良性甲状腺结节射频热消融后3年超声与细胞学评估：180个结节的前瞻性探索性队列

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05726981

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 部分平台提供 SDK，例如：
   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
   • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
   • 天池: 登录后页面提供直链下载
     以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

条件：热消融、细针穿刺活检、甲状腺结节。目前尚无关于热消融后细胞学表现的科学数据，但治疗后明显复发的结节有必要重新进行细胞学检查，以免遗漏肿瘤性病变。EU-TIRADS分类通常用于对甲状腺结节进行癌症风险分层（并为细针穿刺活检提供依据），但该分类未在经热消融治疗的结节（射频消融后结节）中得到验证。然而，这些结节常出现可疑的超声特征，因此有必要制定针对经热消融治疗结节的特异性恶性肿瘤风险超声分层。本研究旨在通过在热消融后3年进行系统性评估（包括系统性颈部超声和细针穿刺活检），描述这些治疗结节的超声和细胞学表现。由此，将构建经热消融治疗结节的超声与细胞学图谱（Bethesda分类2017）。

数据加载示例（图像类）

from PIL import Image
import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)

# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path)  # 要求 子目录=类别

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。