基底细胞癌临床-病理相关性评估

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT02825511

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：基底细胞癌。皮肤癌是一个主要的公共卫生问题，其发病率因人口老龄化而上升。其中，基底细胞癌(BCC)是皮肤科医生日常关注的问题。2004年，根据法国机构方法论——“国家卫生认证与评估机构”(ANAES)，确立了BCC支持的良好实践建议。该分类基于临床和病理学使用有时并不匹配的术语，这些术语声称符合临床现实，但临床外观与组织学之间存在差异。另一方面，简化分类的建议从未在大量BCC系列中得到测试和验证。基于临床和病理亚型的临床评估应用概率边缘，评估初始临床诊断与组织学诊断的一致性，并探讨其在复发风险方面的预后影响，似乎很有意义。这项研究可能有助于改进临床和病理分类，并允许修订当前BCC手术治疗的建议。

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。