晚期前列腺癌纵向队列
研究前瞻性采集患者的血液和尿液样本，构建带注释的生物样本库，同时收集问卷并回顾病历。该队列可用于探索晚期前列腺癌的生物标志物、疾病纵向变化及相关临床结局，支持预测性研究（来源 clinicaltrials.gov）
基本信息
资源简介
晚期前列腺癌纵向队列
Longitudinal Advanced Prostate Cancer Cohort（LAPCC）是一个聚焦前列腺癌的观察性研究队列，其英文全称为 Longitudinal Advanced Prostate Cancer Cohort，在分类上归属于肿瘤领域下的前列腺癌方向，来源登记于 clinicaltrials.gov。该队列的核心工作是前瞻性地采集晚期前列腺癌男性的血液与尿液样本，并在此基础上构建带注释的生物样本库；与此同时，研究还通过问卷收集受试者的相关信息，并对其病历进行回顾性审阅。整体来看，这一队列以纵向随访为特征，将生物样本、问卷数据与临床病历信息结合起来，为晚期前列腺癌相关研究提供结构化的资源基础，可支撑生物标志物探索、疾病纵向变化观察以及相关临床结局的分析，并服务于预测性研究。
【数据集背景】
该数据集所对应的研究以晚期前列腺癌患者为对象，登记的条件为前列腺癌（Prostate Carcinoma）。研究设立的首要目标，是建立一个带注释的生物样本库，其中包含从前瞻性随访的晚期前列腺癌男性身上采集的血液和尿液样本。研究设计被明确为观察性研究，即不施加干预性治疗分配，而是在常规诊疗与随访过程中完成样本与信息的收集。这一背景决定了该队列的基本定位：它并非某一项特定干预试验的附属数据，而是一个面向晚期前列腺癌、以生物样本库建设为核心、兼顾问卷与病历信息的纵向观察性资源。
【数据内容】
从数据类型上看，该队列包含三类主要信息。其一是生物样本，即前瞻性采集的血液和尿液样本，这些样本构成带注释生物样本库的主体；其二是问卷数据，受试者在研究过程中需完成问卷调查；其三是病历信息，研究会对患者的医疗记录进行审阅。上述三类内容共同构成该队列的数据主体。需要说明的是，关于样本的具体数量、采集时间点、随访间隔、问卷的具体量表与条目、病历审阅所提取的字段范围等细节，源站未提供。
【采集与来源】
该数据集的来源站点为 clinicaltrials.gov，属于登记于该平台的临床研究资源。采集方式为观察性研究框架下的前瞻性采集：患者在研究过程中接受血液和尿液样本采集，完成问卷，并同意其病历被审阅。研究条件为前列腺癌，研究对象为晚期前列腺癌男性。关于招募人数、招募地点、研究起止时间、样本保存条件与注释所包含的具体变量等，源站未提供。
【适用场景】
基于其样本、问卷与病历相结合的结构，该队列可用于多个方向的研究。首先，可用于探索晚期前列腺癌的生物标志物，借助血液与尿液样本开展相关检测与分析；其次，可用于观察疾病的纵向变化，依托前瞻性随访与病历审阅信息刻画疾病随时间的演变；再次，可用于分析与该疾病相关的临床结局；此外，该队列亦被定位为支持预测性研究的资源。上述用途均围绕晚期前列腺癌这一主题展开，适用于以生物样本为核心、结合临床信息的观察性研究场景。
【使用方法】
关于该数据集的具体获取途径、访问申请流程、样本与数据的使用条件、是否需要伦理审批或数据使用协议、数据交付形式与格式等，源站未提供。使用者在考虑利用该队列前，需自行向来源方核实相关流程与要求。
【质量与限制】
该研究为观察性设计，其数据来源于前瞻性样本采集、问卷与病历审阅，因而在数据性质上属于观察性队列资源。关于样本量、随访完整率、失访情况、数据缺失程度、注释的完整性与准确性、质量控制措施等具体质量指标，源站未提供。使用者在解读与利用该队列时，应结合观察性研究的一般特点加以考量，并以来源方公布的正式信息为准。
【引用与许可】
关于该数据集的引用格式、许可条款、使用限制与知识产权归属等信息，源站未提供。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06067295
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：前列腺癌。主要目标：I. 建立一个带有注释的生物样本库，前瞻性收集晚期前列腺癌男性的血液和尿液样本。研究大纲：这是一项观察性研究。患者接受血液和尿液样本采集，完成调查问卷，并在研究期间对其医疗记录进行审查。
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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