Thrive Track个性化癌症支持对甲状腺癌、黑色素瘤和睾丸癌年轻成人情绪需求的PerCS-YA试验

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07529080

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：分化型甲状腺癌、恶性睾丸肿瘤、黑色素瘤、甲状腺滤泡状癌、甲状腺乳头状癌。本试点临床试验旨在比较一种面向年轻成人（YA）癌症幸存者的心理社会支持工具——该工具将关于其所患癌症的高质量信息与循证心理社会支持相结合——与仅提供癌症特异性信息（不含心理社会模块）的支持工具之间的效果。该工具名为Thrive Track，将用于年龄在20-39岁、患有甲状腺癌、黑色素瘤或睾丸癌的YA患者。年轻成人幸存者经常经历持续的担忧和痛苦，这可能干扰应对并降低生活质量。他们也特别容易受到癌症情绪影响，且可能没有足够的支持来管理这些担忧。增强版Thrive Track包括个性化的情绪支持内容和策略，旨在帮助患者更好地管理担忧和痛苦。

加入这些情感支持工具，可能在增强年轻成年幸存者管理自身情绪健康的能力方面，比仅提供生存者教育带来更大的益处。

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。