基本信息

创建/更新时间

2024-05-21

资源简介

该数据集是一个用于预测分化型甲状腺癌复发的临床病理数据集，包含13个临床病理特征。数据来源于15年间的患者记录，每位患者均被跟踪随访至少10年，以评估复发情况。数据集主要用于医学研究中的癌症预测和预后分析，支持机器学习模型在甲状腺癌复发风险预测方面的应用。

原始链接

https://github.com/AIAkashMukherjee/Thyroid-Dataset

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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

git clone https://github.com/AIAkashMukherjee/Thyroid-Dataset.git

curl -L -o repo.zip https://github.com/AIAkashMukherjee/Thyroid-Dataset/archive/refs/heads/main.zip
unzip repo.zip

数据说明

该数据集是一个用于预测分化型甲状腺癌复发的临床病理数据集，包含13个临床病理特征。数据来源于15年间的患者记录，每位患者均被跟踪随访至少10年，以评估复发情况。数据集主要用于医学研究中的癌症预测和预后分析，支持机器学习模型在甲状腺癌复发风险预测方面的应用。

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