多参数超声与多参数MRI用于前列腺癌检测

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06183905

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、前列腺活检。近年来，多参数MRI靶向活检在提高临床显著性前列腺癌（PCa）检出率方面显示出令人鼓舞的结果[1]。目前已开发出两种MRI靶向前列腺活检技术：MRI腔内引导活检和MRI/超声融合活检。然而，这些活检技术需要特定的设备和软件。此外，MRI存在禁忌证，并非所有患者均可进行。因此，需要一种作为MRI靶向活检辅助的影像靶向活检。除MRI外，多参数超声也可通过提供前列腺血供、灌注和硬度等信息来显示PCa病灶，用于PCa检测。我们的假设如下：（1）多参数超声靶向活检的临床显著性PCa检出率与多参数MRI靶向活检相当；（2）多参数超声靶向活检或多参数超声靶向活检的临床显著性PCa检出率均高于标准系统活检。

我们的次要结局还包括任何癌症检出率和临床无显著意义前列腺癌检出率。

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。