移动应用程序ProRodinki在恶性皮肤肿瘤评估中的临床验证

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05402046

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

疾病：黑色素瘤（皮肤）、痣、斯皮茨痣、晕痣、色素痣、基底细胞癌、鳞状细胞癌、鲍温病。这是一项多中心、低干预、前瞻性研究。在多个中心，患者将被选入4个队列：1. 因皮肤肿瘤就诊并寻求专科医生切除的患者，以及已确立临床诊断为可疑/存疑皮肤肿瘤并计划进行切除活检以验证诊断的患者；2. 对皮肤肿瘤有主诉并认为其可疑、未使用ProRodinki应用程序、并已向专科医生求助以切除的患者；3. 对皮肤肿瘤有主诉、使用ProRodinki应用程序后收到肿瘤可疑/存疑的回复、并寻求专科医生帮助以切除（其肿瘤）以验证诊断的患者；4.

队列4（前瞻性）：由专科医生在不使用ProRodinki应用程序的情况下进行客观检查时发现可疑/疑似皮肤肿瘤，并计划进行切除活检以验证诊断的患者。计划进行皮肤病变切除活检的患者将被邀请参与本研究。在ProRodinki应用程序中签署知情自愿同意书后，将为患者创建一个账户，在其中填写问卷，对皮肤肿瘤进行照片记录，并将生成的报告发送给人工智能进行评估。从应用程序收到的每个临床病例的回复将被记录，所有肿瘤将根据应用程序的分类进行分组。在此程序之后，将安排病变的切除活检。从纳入研究到切除活检，允许间隔不超过2-4周。在切除活检程序即将进行之前，其他非侵入性仪器检查

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。