前列腺癌前列腺周围神经松解术

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07100847

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

研究条件：前列腺癌、神经、癌症神经生物学、神经松解术。高风险前列腺癌男性发生临床进展的风险最高，其中22%至40%会在初始治疗后10年内发生转移性疾病。此外，病理发现神经周围侵犯（PNI）（即前列腺癌细胞侵入支配前列腺的神经）与更高的Gleason分级相关，并使致死性前列腺癌风险大约增加一倍。由于90%的前列腺癌转移累及骨髓，而97%的骨髓转移累及腰椎椎体，而支配前列腺的节前交感神经正是起源于腰椎椎体，因此，针对前列腺与其主要转移部位之间的这种神经解剖联系，是一个活跃的研究领域。因此，迫切需要开发靶向神经的治疗策略，以预防前列腺癌根治性治疗后的临床进展。在一项1a期剂量递增研究（NCT06703437）中，我们最近证明，使用5 mL纯乙醇进行前列腺周围神经松解术耐受良好，且无不良事件（AEs）。这使前列腺肾上腺素能神经密度大约降低30%。本研究的目标是通过比较1次与2次前列腺周围乙醇注射的去神经效率，来优化前列腺去神经支配。

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。