高危肿瘤手术预康复研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07638410

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

疾病：胰腺癌、结直肠癌、胃癌、食管癌、膀胱癌、卵巢癌、腹部手术并发症。接受大型腹部手术前治疗的癌症患者，在术前等待期间可能会出现体力下降、营养状况恶化、疲劳及情绪困扰。这些问题可能影响其耐受手术及术后恢复的能力。预康复是一种旨在通过协调的支持性护理改善患者术前状况的方法。这是一项前瞻性队列研究，评估针对在接受新辅助治疗后拟行高风险腹部肿瘤手术的成人癌症患者的多学科预康复项目。该项目在术前治疗期间整合了物理治疗、营养支持和健康心理干预。研究将评估该方法是否与改善术后结局以及改善身体功能、营养状况和情绪健康指标相关。

前瞻性预康复队列中入组参与者的结局，将与本研究启动前在Fox Chase癌症中心接受治疗的匹配回顾性对照的结局进行比较。每位进入手术且符合分析条件的前瞻性参与者，将根据相关临床和人口学特征与一名回顾性对照进行匹配，这些特征包括年龄、性别、吸烟状况、美国麻醉医师学会（ASA）分级和癌症类型。当存在一名以上符合条件的匹配对照时，将随机选择一名对照。本研究旨在评估是否能够在多个高风险肿瘤手术人群中实施结构化、多学科的预康复项目，以及该方法是否有助于改善术后康复和癌症治疗的连续性。

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。