嗜铬细胞瘤和腹膜后副神经节瘤中SDHB突变的新型预测模型的开发与内部验证
该数据集包含与嗜铬细胞瘤和腹膜后副神经节瘤患者相关的临床表格数据，涵盖临床特征、病理信息及SDHB基因突变状态等多模态信息，主要用于开发并内部验证一种新型预测模型，以支持肿瘤学中的基因突变预测和精准医疗研究方向。
基本信息
资源简介
嗜铬细胞瘤和腹膜后副神经节瘤中SDHB突变的新型预测模型的开发与内部验证
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Development and internal validation of a novel predictive model of SDHB mutations in pheochromocytomas and retroperitoneal paragangliomas》。
【数据内容】
源站原始描述：To develop and validate internally a novel predictive model for SDHB mutations in pheochromocytomas and retroperitoneal paragangliomas (PPGLs)
【主题与分类】
主题标签：Medicine, Health and Life Sciences。
【获取与许可】
源站页面：https://search.dataone.org/view/sha256:eb368614c99bda5f086efae932fe1a3bcdb55f4b956c9806795249a5fdbfba05
下载信息
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使用方式
数据集获取
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
该数据集是一个用于开发和内部验证预测SDHB基因突变的医学研究数据集，主要针对嗜铬细胞瘤和腹膜后副神经节瘤（PPGLs）。数据集包含与患者临床特征、肿瘤病理学信息以及SDHB突变状态相关的数据，通过整合多中心或回顾性临床数据构建而成，旨在支持肿瘤学、遗传学及精准医疗领域的研究，特别是用于开发预测模型以辅助临床诊断和风险评估。
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
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