MRI与GPS指导前列腺癌治疗选择（MAGIC）

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05424783

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数据说明

条件：前列腺癌。主动监测（AS）可避免或延迟前列腺癌（PCa）幸存者的治疗副作用。黑人和社会经济地位（SES）较低的男性较少采用这种监测方式。既往研究表明，基因组前列腺评分检测（GPS）在符合AS条件的黑人和白人男性中，能够准确识别根治性前列腺切除术中的不良病理。一项小型研究显示，基因组前列腺评分（GPS）可预测3年内的肿瘤进展。ENACT研究于2019年停止入组，共有200名符合AS条件的低SES男性纳入了一项随机临床试验，评估GPS对患者治疗选择的影响。77%的参与者选择AS作为主要治疗，其中72.1%为黑人。ENACT队列目前是接受AS的黑人男性第二大队列（n=112），中位随访时间为3年。此外，招募工作在退伍军人事务医院、县医院和一所州立大学医学中心进行，这些机构服务的男性私人保险覆盖率低，健康素养水平参差不齐，从而补充了大多数AS队列所提供的数据。

长期目标是降低前列腺癌（PCa）的过度治疗，通过提高主动监测（AS）对侵袭性前列腺癌高风险男性的安全性和可接受性来实现。前列腺多参数磁共振成像（mpMRI）同样已被证明可预测肿瘤进展。因此，本研究将评估GPS对肿瘤进展的预测准确性，评估GPS对AS监测依从性的影响，并识别影响低社会经济地位（SES）男性选择AS的因素。目标1：在黑人 enriched 队列中评估基因组前列腺评分（Genomic Prostate Score）在3年主动监测期间识别疾病进展的准确性。方法：140名接受AS的男性中，66人被随机分配接受GPS检测。将对74名对照参与者的活检样本进行GPS检测，协调员将追踪所有男性的肿瘤进展情况（Gleason评分升高）在首次

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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