基于冲击分析法的皮肤特性生物力学表征数据集

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07861022

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数据说明

疾病：黑色素瘤（皮肤癌）、皮肤癌。背景与原理 皮肤癌是全球最常见的恶性肿瘤之一，其发病率持续上升。早期准确识别肿瘤边缘对于诊断和手术规划都至关重要，因为切除不完整会增加局部复发风险，而不必要地扩大切除范围会增加并发症发生率，尤其是在美容或功能敏感区域。在当前临床实践中，皮肤病变的评估主要依赖肉眼观察和手动触诊。尤其是触诊，临床医生凭经验使用它来估计组织一致性并帮助勾画病变边界。然而，这种检查完全主观，强烈依赖检查者的经验，缺乏任何定量或可重复的基础。目前常规临床实践中尚无简单、实时、低成本、非侵入性的设备可用于客观表征皮肤组织的力学特性，并帮助临床医生区分病变组织与健康组织。

与健康皮肤相比，皮肤肿瘤已知表现出 altered 生物力学特性，反映了组织成分、细胞密度和细胞外基质组织的变化。已有多种成像和力学表征技术（弹性成像、压痕测试、吸引装置）被研究用于量化这些差异，但大多数需要笨重的设备、耗时较长，或不适用于术中或床旁使用。冲击式分析方法（IBAM）是一种非侵入性、低成本的力学表征技术，由MSME实验室（Modélisation et Simulation Multi-Échelle， UMR CNRS 8208， Université Paris Est Créteil）与Mondor生物医学研究所（IMRB）合作开发。该方法依赖于向组织表面施加一个小型、校准的机械冲击，并记录由此产生的冲击器运动。从

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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