EPR 肿瘤血氧测量与 CE India Ink

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT03321903

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   • 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

疾病类型：肿瘤、恶性肿瘤、乳腺肿瘤、基底细胞癌、鳞状细胞癌、黑色素瘤、皮肤肿瘤、头颈部肿瘤。研究设计采用连续入组患者的方式。只要患者愿意、符合被分配至某一队列的标准，且印度墨汁标记点仍可通过EPR测量，即可参与研究。若患者的墨汁标记点在常规诊疗中被切除，且其没有或不愿意接受额外注射，则将退出研究。除此之外，患者可在研究过程中的任何时间使用先前注射的墨汁进行重新测量。研究分为四个队列，预计每个队列每年至少入组1-5名患者，每个队列预计总共约10名受试者。

队列根据肿瘤类型以及我们将在患者标准治疗相对何时进行测量来定义：1）计划切除并辅助放疗的口腔内肿瘤；2）接受单纯手术切除、单纯放疗或同时接受手术切除和辅助放疗的皮肤恶性肿瘤；3）术后接受放疗的乳腺肿瘤；以及4）接受放疗的其他肿瘤。所有病例中患者的诊断均假定符合条件的肿瘤（或接受放疗的术后区域）位于体表约半厘米以内，由体格检查或影像学检查（如有）确定。所有可能符合条件的受试者均由其主治医生接洽；同意被联系并随后签署知情同意书者，被分配到其符合条件的队列。队列内不进行随机化，也不进行分层。

我们对原位肿瘤氧合的关注，源于临床需要：在治疗前测量肿瘤内的氧气含量，了解治疗过程中肿瘤氧合的动态变化，并评估治疗期间氧调节疗法的效果。我们对术后放疗领域的兴趣，则与临床需要了解

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。