接受免疫治疗的黑色素瘤患者运动与营养干预研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07761871

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：黑色素瘤。MEL-FIT-IO是一项伞式随机干预研究，评估接受免疫检查点抑制剂治疗的恶性黑色素瘤患者为期六个月的结构化抗阻运动和个体化营养干预。母研究内嵌两项预先指定的博士子研究，使用相同的参与者、研究分组、随机化和评估时间表。子研究不进行单独随机化。超声子研究，方案ORI2026-5（US-MUMELICI），评估骨骼肌超声的有效性和纵向反应性。在基线、3个月和6个月时，将股直肌剪切波速度、肌肉硬度、回声强度和股部肌肉厚度与磁共振成像、双能X射线吸收法和生物电阻抗分析进行比较。肌因子和代谢子研究，方案ORI2026-35（MY-MEL-FIT-IO），评估循环肌因子、全身炎症和免疫细胞标志物、代谢参数、身体成分、治疗耐受性和患者报告结局的变化。

生物标志物分析在预先设定的转移性黑色素瘤参与者亚组中进行。免疫检查点抑制剂治疗作为常规临床护理的一部分提供，并非研究性干预措施。

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。