前列腺癌与良性增生人群胆碱代谢物数据集

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06380062

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：原发性前列腺尿路上皮癌、良性前列腺增生。本观察性研究在手术前招募了原发性前列腺癌参与者（病例组）和良性增生参与者（对照组）。收集了手术结局数据，包括活检检查结果。在常规血液检查的背景下，于手术前采集了血液样本。使用采集于乙二胺四乙酸（EDTA）中的血浆样本，测定游离胆碱、甜菜碱、二甲基甘氨酸、叶酸形式、S-腺苷同型半胱氨酸、S-腺苷甲硫氨酸、同型半胱氨酸、胱硫醚和甲基丙二酸（MMA）的浓度。收集了血清前列腺特异性抗原（PSA）浓度以及肿瘤分级和分类（Gleason评分系统）的数据。研究了这些代谢物血浆浓度与PSA或Gleason评分之间的关联。根据参与者的年龄，比较了病例组和对照组之间代谢标志物的浓度。

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。