晚期影像识别眼周疑似皮肤癌（基底细胞癌）的诊断准确性

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06279143

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：BCC - 基底细胞癌、BCC、皮肤疾病、眼睑肿瘤、眼睑疾病。目的是探究皮肤光学相干断层扫描（D-OCT，VivoSight Dx）在临床疑似眼周区域BCC病变患者中的诊断价值（敏感性和特异性），并将这些结果与先前使用D-OCT诊断眼周区域以外病变的报告进行比较。假设：* 当使用标准D-OCT探头时，D-OCT诊断眼周区域内BCC的敏感性和特异性与先前关于眼周区域以外BCC病变的报告相当。* 当使用定制D-OCT探头时，D-OCT诊断眼周区域内BCC的敏感性和特异性增加。* 当同时使用标准和定制D-OCT探头时，D-OCT诊断眼周BCC的敏感性和特异性与钻孔活检相当。* 使用10毫米和20毫米工作距离的D-OCT能够对眼周BCC进行亚型分型。* 随着扫描操作经验的增加，诊断和亚型分型眼周BCC的观察者间差异减小。

• 正确解读D-OCT所需的扫描次数随着扫描操作经验的增加而减少。
• 使用两种D-OCT探头均可描绘眼周基底细胞癌（BCC）肿瘤的扩展范围。

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。