定制化 TULSA-PRO 消融登记研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05001477

标准获取流程：

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   • 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：前列腺癌、前列腺腺癌、良性前列腺增生。本登记研究将收集接受定制化经尿道超声消融术（TULSA）作为常规临床诊疗一部分的患者数据。收集此类数据的目的在于进一步评估该治疗在真实世界中的安全性和有效性结局。收集这些数据旨在构建一个证据基础，据此得出结论，以优化治疗结局、改善患者照护和生活质量（QOL），并进一步拓展对实践趋势和治疗费用的认识。主要安全性目标为估算归因于TULSA手术的并发症发生率。主要有效性目标为估算TULSA手术后未出现主要治疗失败的患者比例。将被提供TULSA手术的患者将受邀参加本登记研究。已接受过TULSA的患者也将被允许加入本登记研究。

美国、加拿大和欧洲各中心的数百至数千名患者将按常规临床护理进行随访，随访时间点为3个月、6个月、12个月、2年、3年、4年、5年，此后每年随访一次并终身持续。患者将保持活跃于登记系统中，直至自愿退出或死亡。每次随访时，患者将完成一套通过电子邮件发送给他们的问卷。* 在患者入组登记系统之前将收集知情同意。* 将收集初始基线信息（例如人口统计学资料、病史、合并用药、前列腺MRI、前列腺活检、PSA和生活质量问卷）* 将从治疗当日起的临床记录中收集TULSA手术治疗评估和并发症。如果患者同意参与登记系统的这一部分，也可选择收集财务追踪信息。* 在随访时，将收集一组数据点（例如PSA、并发症、生活质量问卷、生存评估以及可选的财务追踪信息）。所有登记系统数据将

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。