治疗特征:首次SRS

该数据集为首次立体定向放射外科(SRS)治疗特征数据表,来源于一项关于脑转移瘤患者的研究,包含患者队列的治疗相关特征信息,涉及生存、中位计划靶体积(PTV)、再次SRS等指标

google_dataset
2023-06-01 更新
浏览 10
医学影像预测survivalMedian planning target volumebrain metastasesPTVre-SRS2.5 cm 3SRS1- yearNSCLCpatient selection characteristicsnon-small-cellular lung cancer
Treatment characteristics: 1st SRS.

基本信息

模态
医学影像
大小
0.000009728 GB
任务类型
预测
许可
CC BY 4.0
创建/更新时间
2023-06-01
版本
v1

资源简介

治疗特征:首次SRS

Treatment characteristics: 1st SRS.

该数据集为首次立体定向放射外科(SRS)治疗特征数据表,来源于一项关于脑转移瘤患者的研究,包含患者队列的治疗相关特征信息,涉及生存、中位计划靶体积(PTV)、再次SRS等指标。数据以表格形式提供,可用于分析SRS治疗特征与患者选择、生存等结局的关系(来源 figshare,CC BY 4.0 许可)。

【数据集背景】

源站首次发布:2018-06-06。

【数据结构与技术规格】

文件数 1 个,合计 9.73 KB。数据集 DOI:10.1371/journal.pone.0198692.t002。

【主题与分类】

源站学科分类:Medicine、Cell Biology、Neuroscience、Biotechnology、Evolutionary Biology、Developmental Biology。主题标签:survival、Median planning target volume、brain metastases、PTV、re-SRS、2.5 cm 3、SRS、1- year、NSCLC、patient selection characteristics。本站分类:消化系统疾病。

【适用方向】

源站学科分类标注为 Medicine、Cell Biology、Neuroscience、Biotechnology、Evolutionary Biology、Developmental Biology。

【获取与许可】

源站页面:https://plos.figshare.com/articles/dataset/Treatment_characteristics_1_sup_st_sup_SRS_/6451946

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

规范引用:Balermpas, Panagiotis; Stera, Susanne; von der Grün, Jens Müller; Loutfi-Krauss, Britta; Forster, Marie-Thérèse; Wagner, Marlies; et al. (2018). Treatment characteristics: 1st SRS.. PLOS ONE. Dataset

【使用注意】

· 源站最后修改于 2023-06-01,引用时请注意版本时效。

官方服务

专家保障全链路合规授权与标注交付

陕川双基地 × 超十家三甲医院直连

从合规授权、采集治理、专业标注到数据集交付,我们提供全链路闭环服务,让高质量临床数据即拿即用。

⚡️ 需要原始数据或标注支持?联系我们获取定制方案。

帮我联系

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(Figshare)

命令行下载

curl -L -o "Table 2.xls" "https://ndownloader.figshare.com/files/11867738"

文件清单

  • Table 2.xls(9.73 KB)

文件总体积 9.73 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

Treatment characteristics: 1st SRS.

许可

CC BY 4.0

引用

学术使用请引用 DOI 10.1371/journal.pone.0198692.t002(source: https://plos.figshare.com/articles/dataset/Treatment_characteristics_1_sup_st_sup_SRS_/6451946)。

数据缺失?

依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。

⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。

获取专属数据定制方案