前列腺癌术后患者长期随访研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT03035500

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：癌症幸存者，前列腺癌。主要目标：I. 为在City of Hope接受根治性手术治疗的前列腺癌幸存者提供全面的长期随访护理。II. 利用从接受根治性手术治疗的前列腺癌幸存者随访中获得的信息，作为资源，帮助解答临床问题，生成和检验假设，描述长期并发症的发生率，并为未来聚焦于前列腺癌及其治疗长期并发症干预措施的研究提供便利。III. 利用从接受根治性手术治疗的前列腺癌幸存者随访中获得的信息，描述与健康相关的生活质量（HRQL）问题，并作为资源，为未来聚焦于改善前列腺癌幸存者健康状况和HRQL干预措施的研究提供便利。大纲：患者接受长期随访，并从术后1年开始接受书面幸存者护理计划，包括全面的健康评估和健康教育。

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。