晚期前列腺癌下一代影像欧洲登记研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06866782

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：前列腺癌、晚期前列腺癌、转移性前列腺癌（mPC）。本登记研究旨在收集真实世界数据，涵盖患者人口学特征、病史、临床终点、组织学肿瘤特征及影像学检查情况，对象为激素敏感阶段具有高转移灶携带风险、需要在“初治”患者诊断检查时或局部治疗后生化复发/进展时进行影像学检查（传统影像、NGI或其联合）的前列腺癌患者。第1阶段：横断面观察 1. 根据医生标准，确定在基线时接受NGI影像学检查可能获益的患者比例。2. 评估在常规临床实践中，由NGI与传统影像学检查所引导的管理决策。3. 根据医生标准，确定传统影像学检查被认为足以提供信息以做出临床决策的患者比例。4. 根据所采用的不同影像学工具，按转移灶的数量、体积和位置对转移性前列腺癌患者进行分层。5.

基于NGI对HSPC的重新分类（M0 vs. 低体积 vs. 高体积），当两种影像学方法均使用时，参照CI。第2阶段：纵向观察 1. 评估生存结局及其与所采用影像学路径的关系（总体及按影像学方法亚组）。2. 识别与治疗反应和疾病进展相关的预后因素。

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。