光学相干断层扫描（OCT）在基底细胞癌（BCC）中的（成本）效果

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT03848078

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，光学相干断层扫描。由于高日照暴露和人口老龄化，全球皮肤癌发病率不断上升。基底细胞癌（BCC）是最常见的类型，在荷兰的终生风险为16-20%。目前，诊断和分型BCC的金标准是钻取活检。由于该技术具有侵入性，新的非侵入性诊断方法已被开发，包括光学相干断层扫描（OCT）。对于临床和皮肤镜怀疑为BCC的患者，OCT能够以高置信度确认和分型BCC，从而使相当一部分患者无需进行钻取活检。因此，BCC的诊断和治疗可以在一天内完成。结果是，患者的痛苦减少，成本也可节省。通过直接与患者讨论诊断和治疗，可以更高效地提供护理，防止治疗延迟并节省额外的医院就诊。研究者假设，与常规护理（始终进行钻取活检）相比，使用OCT是一种成本效益高的策略。

然而，重要的是评估另一种OCT引导的诊断方法是否会导致复发性BCC风险出现不可接受的增加。

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。