上消化道癌临床与病理研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦上消化道癌的临床与病理研究,覆盖胃癌、胃食管交界癌、食管癌及胃肠道间质瘤(GIST)

基本信息
资源简介
上消化道癌临床与病理研究
该数据集英文名为 Clinical & Pathological Studies of Upper Gastrointestinal Carcinoma,来源于 clinicaltrials.gov,聚焦上消化道癌的临床与病理研究。其覆盖的疾病范围包括胃癌、胃食管交界癌、食管癌以及胃肠道间质瘤(GIST)。相关研究围绕上消化道癌的生物学展开,涉及对胃癌或食管癌患者活检组织样本与细胞的研究,以及对上消化道癌患者和高遗传风险人群血液样本的研究,旨在了解基因和蛋白质在胃癌与食管癌发生发展中所起的作用。该数据集在分类上归属于肿瘤 / 胃癌方向,主题标签涵盖 Stomach Cancer、Gastro-Esophageal(GE) Junction Cancer、Gastric (Stomach) Cancer、Esophageal Cancer 与 Gastrointestinal Stromal Tumor (GIST),可用于支撑上消化道癌临床与病理相关的研究与信息组织。
【数据集背景】
该数据集来自 clinicaltrials.gov,属于肿瘤领域中胃癌相关方向的数据资源。其研究背景集中于上消化道癌的临床与病理研究,所涉疾病包括胃癌、胃食管交界癌、食管癌和胃肠道间质瘤(GIST)。相关研究关注上消化道癌的生物学,期望通过学习基因和蛋白质在胃癌与食管癌发展中的作用,加深对这一类疾病的认识。数据集的主题标签与上述疾病范围一致,覆盖 Stomach Cancer、Gastro-Esophageal(GE) Junction Cancer、Gastric (Stomach) Cancer、Esophageal Cancer 与 Gastrointestinal Stromal Tumor (GIST)。
【数据内容】
该数据集的内容围绕上消化道癌的临床与病理研究展开,涉及的研究材料包括来自胃癌或食管癌患者活检的组织样本与细胞,以及来自上消化道癌患者和高遗传风险人群的血液样本。研究主题为基因和蛋白质在胃癌与食管癌发展中所扮演的角色。数据所覆盖的疾病条件包括 Stomach Cancer、Gastro-Esophageal(GE) Junction Cancer、Gastric (Stomach) Cancer、Esophageal Cancer 与 Gastrointestinal Stromal Tumor (GIST)。关于样本数量、字段结构、变量类型等具体内容,源站未提供。
【采集与来源】
该数据集的来源站为 clinicaltrials.gov。源站描述表明,相关研究涉及对胃癌或食管癌患者活检组织样本与细胞的研究,以及对上消化道癌患者和高遗传风险人群血液样本的研究。除上述来源与样本类型信息外,关于采集时间、采集地点、采集流程等细节,源站未提供。
【适用场景】
基于其疾病覆盖范围与研究主题,该数据集适用于上消化道癌临床与病理研究相关的信息组织与参考,涉及胃癌、胃食管交界癌、食管癌及胃肠道间质瘤(GIST)等方向。其研究背景涉及基因和蛋白质在胃癌与食管癌发展中的作用,可供关注上消化道癌生物学研究的场景参考。关于具体的分析用途、建模场景或临床决策支持等,源站未提供。
【使用方法】
源站未提供。
【质量与限制】
源站未提供。
【引用与许可】
源站未提供。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
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公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)
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使用方式
数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01048281
标准获取流程:
- 访问源站链接,注册/登录账号;
- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
疾病:胃癌、胃食管(GE)交界癌、胃(部)癌、食管癌、胃肠道间质瘤(GIST)。我们对上消化道癌症生物学的研究涉及对胃癌或食管癌患者活检组织样本和细胞的研究,以及对上消化道癌症患者和这些癌症高遗传风险人群血液样本的研究。我们希望了解基因和蛋白质在胃癌和食管癌发生发展中的作用。
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
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