高(HP)与低斑块(LP)评分组之间的基线特征

数据涉及接受放射治疗(RT)的头颈癌(HNC)患者,通过颈动脉多普勒超声(CDU)研究颈动脉狭窄(CAS)进展,并包含多变量 Cox 分析相关变量

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2023-06-11 更新
浏览 11
医学影像分类RTmultivariable Cox analysisradiation therapy BackgroundCAS progressionHPCDU studyHNCLPcarotid artery stenosis progressionneck cancer patientscarotid duplex ultrasoundcarotid artery stenosis
Baseline characteristics between the high (HP) and low plaque (LP) score groups.

基本信息

模态
医学影像
大小
0.000005632 GB
任务类型
分类
许可
CC BY 4.0
创建/更新时间
2023-06-11
版本
v1

资源简介

高(HP)与低斑块(LP)评分组之间的基线特征

Baseline characteristics between the high (HP) and low plaque (LP) score groups.

该数据集来自 plos.figshare.com,对应 PLOS ONE 2021 年论文《Total plaque score helps to determine follow-up strategy for carotid artery sten》,包含 1 个文件 Table 2.xls,内容为高(HP)与低斑块(LP)评分组之间的基线特征。数据涉及接受放射治疗(RT)的头颈癌(HNC)患者,通过颈动脉多普勒超声(CDU)研究颈动脉狭窄(CAS)进展,并包含多变量 Cox 分析相关变量。可用于比较两组基线差异、分析斑块评分与颈动脉狭窄进展的关联,以及支持随访策略的制定(来源 figshare,CC BY 4.0 许可)。

【数据集背景】

配套论文《Total plaque score helps to determine follow-up strategy for carotid artery stenosis progression in head and neck cancer patients after radiation therapy》发表于 PLOS ONE(2021),DOI:10.1371/journal.pone.0246684。源站首次发布:2021-02-12。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):高斑块评分组(HP)与低斑块评分组(LP)之间的基线特征。

【数据结构与技术规格】

文件数 1 个,合计 5.63 KB。数据集 DOI:10.1371/journal.pone.0246684.t002。

【主题与分类】

源站学科分类:Medicine、Pharmacology、Immunology、Cancer、Infectious Diseases、Virology。主题标签:RT、multivariable Cox analysis、radiation therapy Background、CAS progression、HP、CDU study、HNC、LP、carotid artery stenosis progression、neck cancer patients。本站分类:心血管系统疾病/颈动脉疾病。

【适用方向】

源站学科分类标注为 Medicine、Pharmacology、Immunology、Cancer、Infectious Diseases、Virology。

【获取与许可】

源站页面:https://plos.figshare.com/articles/dataset/Baseline_characteristics_between_the_high_HP_and_low_plaque_LP_score_groups_/13958847

使用许可:CC BY 4.0(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)。

规范引用:Liu, Chi-Hung; Chang, Joseph Tung-Chieh; Lee, Tsong-Hai; Chang, Pi-Yueh; Chang, Chien-Hung; Wu, Hsiu-Chuan; et al. (2021). Baseline characteristics between the high (HP) and low plaque (LP) score groups.. PLOS ONE. Dataset

【使用注意】

· 源站最后修改于 2023-06-11,引用时请注意版本时效。

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使用方式

数据集获取(Figshare)

命令行下载

curl -L -o "Table 2.xls" "https://ndownloader.figshare.com/files/26450787"

文件清单

  • Table 2.xls(5.63 KB)

文件总体积 5.63 KB(源站 API 实测)。

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。

数据说明

Baseline characteristics between the high (HP) and low plaque (LP) score groups.

许可

CC BY 4.0

引用

学术使用请引用 DOI 10.1371/journal.pone.0246684.t002(source: https://plos.figshare.com/articles/dataset/Baseline_characteristics_between_the_high_HP_and_low_plaque_LP_score_groups_/13958847)。

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