Raman Spectroscopy 与皮肤癌

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06384924

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

疾病：皮肤癌、基底细胞癌、鳞状细胞癌。对于局限性肿瘤，放射治疗是手术的一种替代方案，具有优异的肿瘤控制率和美容效果。拉曼光谱有潜力成为一种有用的非侵入性、非破坏性、实时、在体工具，用于区分癌性与非癌性组织。基于这一认识及未来的研究，这将最终更准确地指导皮肤近距离放射治疗，并避免对眼睑、鼻、唇或皮肤褶皱等美容和功能重要组织的不必要照射。本研究的目的是确定拉曼光谱在人工智能方法（包括模式识别、卷积神经网络、k均值聚类和主成分分析等监督和无监督机器学习算法）的辅助下，识别皮肤癌超出肉眼可见肿瘤的显微镜下浸润范围的可行性。

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。