RSSearch 患者登记-使用 SRS/SBRT 的长期研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT01885299

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

适用病症：肿瘤、中枢神经系统动静脉畸形、三叉神经痛。该登记系统旨在帮助立体定向放射外科/立体定向体部放疗（SRS/SBRT）使用者了解这些治疗方法的运用情况及关键治疗结果。部分目标包括：使参与者能够记录日常实践中SRS/SBRT的使用信息，包括患者特征、疾病信息、治疗计划及结果；为参与者提供便捷的数据访问途径，以便发表自身经验，并作为与其他参与机构建立合作的工具；促进个体治疗提供者的质量改进工作；了解不同治疗计划对不同类型的病灶、疾病及治疗的有效性。该登记系统追踪SRS/SBRT治疗的每种病症的选定结果（例如，前列腺癌的PSA）；登记系统还使个体参与者能够为其机构特别关注的任何病症添加额外的结果指标。

该登记系统由Vision Tree公司托管，该公司是电子登记系统的独立供应商；他们负责HIPAA合规性，包括所有安全机制。患者将前瞻性地入组。为了捕获短期和长期结果数据，可能会纳入一些回顾性患者数据。

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。