量子检测驱动的人工智能算法用于前列腺癌早期诊断中的单分子cfDNA表征
该数据集来自clinicaltrials.gov，聚焦前列腺癌早期诊断，涉及良性前列腺增生、前列腺癌诊断和前列腺肿瘤。研究旨在开发一种整合量子传感与人工智能的新型血液检测方法，通过量子传感器对血液中循环游离DNA（cfDNA）进行超高灵敏度测量，并训练专用AI诊断模型，最终通过临床验证确立该方法的诊
基本信息
资源简介
量子检测驱动的人工智能算法用于前列腺癌早期诊断中的单分子cfDNA表征
该数据集来自clinicaltrials.gov，聚焦前列腺癌早期诊断，涉及良性前列腺增生、前列腺癌诊断和前列腺肿瘤。研究旨在开发一种整合量子传感与人工智能的新型血液检测方法，通过量子传感器对血液中循环游离DNA（cfDNA）进行超高灵敏度测量，并训练专用AI诊断模型，最终通过临床验证确立该方法的诊断效能，为临床医生提供可显著减少不必要前列腺活检的新型诊断工具。数据可用于训练和评估基于cfDNA的AI诊断模型，支持前列腺癌无创早期诊断研究（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：条件：良性前列腺增生（BPH）、前列腺癌（诊断）、前列腺肿瘤。本研究项目旨在开发一种新型血液检测方法，整合前沿量子传感和人工智能技术，以实现前列腺癌的精准、无创早期诊断。研究将采用量子传感器对血液中的循环游离DNA（cfDNA）进行超高灵敏度测量，从而训练专用的AI诊断模型。最终目标是通过临床验证确立该方法的诊断效能，为临床医生提供一种能够显著减少不必要前列腺活检的新型诊断工具。
【主题与分类】
主题标签：Benign Prostate Hypertrophy(BPH)、Prostate Cancer (Diagnosis)、Prostate Neoplasm。本站分类：肿瘤/前列腺癌。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07238959
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07238959
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
条件：良性前列腺增生（BPH）、前列腺癌（诊断）、前列腺肿瘤。本研究项目旨在开发一种新型血液检测方法，融合前沿量子传感与人工智能技术，以实现前列腺癌的精准、无创早期诊断。该研究将采用量子传感器对血液中的循环游离DNA（cfDNA）进行超高灵敏度检测，从而训练专用的人工智能诊断模型。最终目标是通过临床验证确立该方法的诊断效能，为临床医生提供一种能够显著减少不必要前列腺穿刺活检的新型诊断工具。
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
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