机会性上消化道内镜成本与胃癌管理经济负担数据集
该数据集来自 clinicaltrials.gov，聚焦胃癌与胃腺癌，整合电子病历、内镜与病理数据库、手术与住院记录、肿瘤治疗数据库、影像与诊断服务及机构死亡记录等多源信息
基本信息
资源简介
机会性上消化道内镜成本与胃癌管理经济负担数据集
该数据集英文名为 Costs of Opportunistic Upper Gastrointestinal Endoscopy and the Economic Burden of Gastric Cancer Management，来自 clinicaltrials.gov，聚焦胃癌（Gastric Cancer, GC）与胃腺癌（Gastric Adenocarcinoma）两类主题，属于肿瘤领域中胃癌方向的数据资源。其内容整合了电子病历、内镜与病理数据库、手术与住院记录、肿瘤治疗数据库、影像与诊断服务以及机构死亡记录等多源信息，围绕机会性上消化道内镜检查的成本以及胃癌管理所带来的经济负担展开。数据集面向胃癌诊疗全流程中的临床与管理信息，可为研究者提供涵盖诊断、治疗、住院及结局等多环节的数据基础，适合用于胃癌相关费用分析、诊疗模式研究及经济负担评估等用途。
【数据集背景】
胃癌与胃腺癌是肿瘤领域关注的重要病种，其诊疗过程涉及内镜筛查、病理诊断、手术治疗、住院管理、肿瘤治疗及影像诊断等多个环节，相应的经济负担评估需要贯通多个业务系统的数据支撑。该数据集以机会性上消化道内镜检查的成本以及胃癌管理的经济负担为主题，来源于 clinicaltrials.gov，归类于肿瘤 / 胃癌方向，主题标签为 Gastric Cancer (GC) 与 Gastric Adenocarcinoma。数据集的设计指向胃癌诊疗过程中费用与资源消耗的测量需求，为相关经济性研究提供多源数据基础。
【数据内容】
数据集涵盖的信息类型包括：电子医疗记录；内镜与病理数据库；手术与住院记录；肿瘤治疗数据库；影像与诊断服务；机构死亡记录。上述内容覆盖了从内镜检查、病理确诊、手术治疗、住院管理、肿瘤治疗到影像诊断及最终结局记录的主要环节，构成围绕胃癌与胃腺癌诊疗过程的多源信息集合。数据的具体字段、变量定义、记录条数及时间范围，源站未提供。
【采集与来源】
该数据集来源站为 clinicaltrials.gov。数据由电子病历、内镜与病理数据库、手术与住院记录、肿瘤治疗数据库、影像与诊断服务以及机构死亡记录等多源信息整合而成。各来源系统的具体采集流程、抽取方式、更新频率及数据链接机制，源站未提供。
【适用场景】
基于其覆盖的诊疗环节与主题定位，该数据集可用于胃癌与胃腺癌相关的费用分析、机会性上消化道内镜检查成本评估、胃癌管理经济负担研究，以及围绕内镜、病理、手术、住院、肿瘤治疗、影像诊断和死亡结局等环节的诊疗模式与资源消耗分析。具体的研究设计适配范围与已验证的应用案例，源站未提供。
【使用方法】
源站未提供数据访问方式、下载格式、数据结构说明及使用操作指南等信息。
【质量与限制】
源站未提供数据质量评估、完整性核查、缺失情况、偏倚控制及使用限制等说明。
【引用与许可】
源站未提供引用格式、许可条款及使用授权等相关信息。
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
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
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）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07522320
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
Conditions: Gastric Cancer (GC), Gastric Adenocarcinoma. Electronic medical records; Endoscopy and pathology databases; Surgical and hospitalization records; Oncology treatment databases; Imaging and diagnostic services; Institutional mortality records.
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。
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