基层医疗中利用远程医疗工具早期检测皮肤肿瘤

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07349940

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：皮肤癌预防、原位黑色素瘤、皮肤病变、皮肤癌、痣（皮肤病学）。该项目是一个全国性、前瞻性、多中心、单臂干预性试点项目，用于皮肤肿瘤筛查，涉及捷克共和国的18名全科医生和6个皮肤科中心。该项目的主要目标是由全科医生早期发现皮肤肿瘤，提高医疗保健效率，并有条不紊地筹备、实施和评估该试点项目。该项目旨在验证所提出的皮肤肿瘤早期检测程序的适用性，以及建立和测试新方法并将其整合到医疗保健系统中。作为项目的一部分，该程序将在约1，440人的样本上进行测试，这可能有助于验证远程医疗工具在医疗保健中的使用。将制定使用远程医疗工具的方法，以及全科医生与附属皮肤科医生合作的框架。将提出系统性变革，以提高筛查过程的效率。

该项目由欧洲社会基金（“就业+”运营计划）和捷克共和国国家预算提供支持。该项目已在捷克共和国劳动和社会事务部注册，注册号为：CZ.03.02.02/00/22_005/0002008。

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。