户外工作者皮肤癌

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07831083

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（皮肤癌）、皮肤基底细胞癌、头颈部鳞状细胞癌（SCCHN）、工伤、日光暴露。职业性暴露于太阳紫外线辐射是一种公认的致癌危害，对于工作生涯中大部分时间在户外度过的个体尤为相关。长期累积的日光暴露可能增加皮肤恶性肿瘤的风险，尤其是角质形成细胞癌，如鳞状细胞癌和基底细胞癌。职业性日光暴露与黑色素瘤之间的关系更为复杂，因此在诊断信息允许时将单独评估。这项回顾性观察研究将评估具有职业相关性皮肤癌个体的行政和医疗记录。该研究将描述受影响工人的人口学、地理、职业、临床和残疾相关特征。现有数据将用于检查年龄和性别分布、地理差异、诊断类别、随时间变化的模式，以及与长时间户外工作和潜在太阳紫外线暴露相关的职业特征。

皮肤癌将根据数据库中可用的诊断信息进行分类。在可能的情况下，基底细胞癌、鳞状细胞癌、黑色素瘤及其他恶性皮肤肿瘤将分别进行评估，因为它们的流行病学特征及与紫外线辐射的关系各不相同。与残疾相关的特征，包括所认定损伤的类型和程度，以及残疾认定是临时性的还是永久性的，也将在可获得时进行评估。将考察时间趋势，以确定在研究期间职业性皮肤癌病例的数量和比例是否发生变化。还将探讨地理和人口学差异，以识别疾病负担较高的群体。在有适当分母可用的情况下，将使用相关职业人群作为风险人群来计算率。当有适当的人群分母

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。