治疗区域癌化以降低肿瘤负荷的前瞻性研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT02150863

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：广泛光损伤、光化性角化病、多种皮肤癌病史。本项目旨在治疗区域癌化（癌前病变），以减少有明显光损伤患者未来的癌前病变和非黑色素瘤皮肤癌。这是一项为期3年的前瞻性、随机、对照比较研究，比较单次二氧化碳激光换肤治疗与二氧化碳换肤加自体表皮皮肤移植（取自非日晒部位）与对照组。三十名受试者将分别接受每种方式的治疗。主要疗效指标为（a）光化性角化病和非黑色素瘤皮肤癌的数量计数，（b）对治疗前后拍摄的标准数字照片进行盲法评估严重程度，以及（c）治疗前后组织学的变化。安全性指标包括（a）疼痛，（b）瘢痕，（c）伤口愈合，（d）和感染。

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。