接受加压腹腔气溶胶化疗（PIPAC）患者国际注册研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT03210298

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：腹膜癌、腹膜肿瘤、胸膜癌、胸腔积液、胸膜间皮瘤、卵巢癌、胃癌、阑尾癌。登记处记录的所有患者队列特征数据（疾病、人口统计学、治疗）均采用描述性统计进行分析。生存数据采用Kaplan-Meier统计法进行分析。多因素Cox比例风险模型用于识别潜在的预后和预测因素。特别是，计划使用倾向评分对结局标准进行风险调整比较。数据存储在基于SQL的在线数据库中。患者数据经过假名化处理。该登记处已获得北莱茵-威斯特法伦州数据保护官的批准。研究指导委员会对参与机构的身份不知情。每个参与机构都会收到一份年度报告，其中包含自身数据与基准数据的对比。科学分析可由指导委员会、参与机构或其他科学家提出，但须经独立科学顾问委员会批准。

已内置导出功能，以便与德国普通与胃肠外科协会的HIPEC登记系统（http://www.dgav.de/studoq/studoqhipec.html）进行数据交换。

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。