基本信息

模态

其他

任务类型

预测

创建/更新时间

2026-10-09

资源简介

低危头颈部基底细胞癌窄切缘有效性长期前瞻性研究

该数据集聚焦于低危头颈部基底细胞癌（Basal Cell Carcinoma, BCC）窄切缘手术切除的有效性评估，是一项长期前瞻性研究的数据集合。基底细胞癌是美国最常见的皮肤癌，多数通过手术切除治疗。然而，切除边缘的选择受肿瘤大小、解剖位置、组织学亚型及外科医生偏好等多种因素影响，已发表的推荐意见和随访观察时间也各不相同。当前临床实践支持4毫米的切除边缘，但这一做法可能导致不必要的正常组织切除和更大的疤痕，同时增加医疗费用。该数据集旨在探索能够提供可接受临床治愈率的最窄切除边缘，从而在保证疗效的前提下减少不必要的组织损伤和医疗支出。数据集来源于clinicaltrials.gov，属于肿瘤/皮肤癌分类，主题标签为Basal Cell Carcinoma。

【数据集背景】

基底细胞癌（BCC）作为美国最常见的皮肤癌，其治疗方式以手术切除为主。然而，关于最佳切除边缘的临床实践存在显著差异。当前临床实践普遍支持4毫米的切除边缘，但这一标准可能带来两方面问题：一是可能切除过多正常组织，导致更大的疤痕，对患者造成不必要的损伤；二是从医疗成本角度考虑，切除和修复两个环节通常都按尺寸测量计费，过大的切除范围会增加医疗支出。因此，确定能够提供可接受临床治愈率的最窄切除边缘，有望在保证治疗效果的同时减少医疗费用。该数据集正是基于这一临床需求，开展长期前瞻性研究，评估低危头颈部基底细胞癌窄切缘手术切除的有效性。

【数据内容】

该数据集来源于clinicaltrials.gov，属于肿瘤/皮肤癌分类，主题标签为Basal Cell Carcinoma。数据集英文名称为“Long Term Prospective Study Evaluating Effectiveness of Narrow Margins for Low-Risk Head and Neck Basal Cell Carcinomas”。源站描述中提及的条件为Basal Cell Carcinoma。关于数据集的具体内容，如受试者数量、随访时间、切除边缘的具体数值、治愈率等详细数据，源站未提供。

【采集与来源】

该数据集来自clinicaltrials.gov，是一项长期前瞻性研究的数据集合。源站描述中未提供具体的采集方法、采集时间、采集地点、样本量、随访周期等详细信息。源站未提供。

【适用场景】

该数据集适用于评估低危头颈部基底细胞癌窄切缘手术切除有效性的研究场景。具体而言，可用于探索不同切除边缘宽度与临床治愈率之间的关系，分析窄切缘是否能够在不影响治疗效果的前提下减少正常组织切除和医疗费用。此外，该数据集可能对临床实践指南的制定、外科手术决策的优化以及医疗成本控制等方面的研究具有参考价值。然而，由于源站未提供具体数据内容，实际适用场景的详细界定需依据数据集的实际结构和使用说明。

【使用方法】

源站未提供该数据集的具体使用方法，包括数据访问方式、数据格式、变量定义、分析工具或统计方法等。源站未提供。

【质量与限制】

源站未提供关于该数据集质量评估、数据完整性、潜在偏倚、局限性等方面的信息。源站未提供。

【引用与许可】

源站未提供该数据集的引用格式、许可协议、使用限制或版权信息。源站未提供。

原始链接

https://clinicaltrials.gov/study/NCT01903239

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当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。

使用方式

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT01903239

标准获取流程：

访问源站链接，注册/登录账号；
进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
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：基底细胞癌。基底细胞癌（BCC）是美国最常见的皮肤癌。大多数通过手术切除治疗。切除边缘因肿瘤大小、解剖位置、组织学亚型和外科医生偏好而异。已发表的建议和随访观察时间各不相同。当前临床实践支持4毫米切除边缘；然而，这可能对患者不利，因为可能不必要地切除额外的正常组织并产生更大的疤痕。考虑到医疗成本，切除和修复部分通常按大小测量计费。确定能提供可接受临床治愈的最窄切除边缘，有可能减少这一支出。

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