用于识别淋巴结和感兴趣器官的新型成像协议

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05899361

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

疾病：泌尿系统癌症、泌尿系统肿瘤、膀胱癌、前列腺癌、睾丸癌、肾癌、尿道癌、阴茎癌。本研究的参与者可能在膀胱、前列腺、睾丸、肾、尿道和阴茎等感兴趣的泌尿系统区域内存在肿瘤，也可能不存在；该肿瘤可能已扩散至淋巴结，也可能未扩散；并且参与者已被安排接受淋巴结清扫术和/或器官切除术，手术部位位于先前提到的、疑似泌尿系统癌症的感兴趣泌尿系统区域之一。本研究涉及使用常规诊疗用腹腔镜和超声探头。腹腔镜和超声探头将连接电磁传感器，以协助追踪感兴趣的淋巴结或感兴趣的器官。预计记录数据的总时间将少于10分钟。总共将有10人参加本研究。本研究由 Siemens Medical USA 支持。

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。