基于最终病理学的49名患者甲状腺结节临床放射细胞病理特征数据集
包含49名患者甲状腺结节的临床、放射学及细胞病理学特征，基于最终病理学结果。
基本信息
资源简介
基于最终病理学的49名患者甲状腺结节临床放射细胞病理特征数据集
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Clinical, radiological, and cytopathologic characteristics of the 49 patients and thyroid nodules according to final pathology.》。配套论文《Is Follow-up BRAFV600E Mutation Analysis Helpful in the Differential Diagnosis of Thyroid Nodules with Negative Results on Initial Analysis?》发表于 PLoS ONE（2013），DOI：10.1371/journal.pone.0058592。源站首次发布：2013-03-07。
【数据内容】
源站原始描述：SD: standard deviation
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 5.63 KB。Table_1.xls：application/vnd.ms-excel，5.63 KB。数据集 DOI：10.1371/journal.pone.0058592.t001。
【主题与分类】
源站学科分类：Chemistry、Cell Biology、Cancer、Genetics。主题标签：cytopathologic、49、patients、thyroid、nodules。
【适用方向】
多模态数据适合跨模态对齐、融合建模与联合表征学习方向的研究。
【获取与许可】
源站页面：https://plos.figshare.com/articles/dataset/_Clinical_radiological_and_cytopathologic_characteristics_of_the_49_patients_and_thyroid_nodules_according_to_final_pathology_/672329
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Hyun Yoon, Jung; Kim, Eun-Kyung; Jung Moon, Hee; Young Kwak, Jin (2015). Clinical, radiological, and cytopathologic characteristics of the 49 patients and thyroid nodules according to final pathology.. PLOS ONE. Dataset
【使用注意】
· 源站最后修改于 2023-06-10，引用时请注意版本时效。
下载信息
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使用方式
数据集获取（Figshare）
- 源站标题：Clinical, radiological, and cytopathologic characteristics of the 49 patients and thyroid nodules according to final pathology.
- DOI：10.1371/journal.pone.0058592.t001
- 发布日期：2013-03-07
- 文件数：1 个
- 文件总体积：5.63 KB
- 源站页面：https://plos.figshare.com/articles/dataset/_Clinical_radiological_and_cytopathologic_characteristics_of_the_49_patients_and_thyroid_nodules_according_to_final_pathology_/672329
命令行下载
curl -L -o "Table_1.xls" "https://ndownloader.figshare.com/files/1011922"
文件清单
Table_1.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
SD: standard deviation
许可
CC BY 4.0
引用
学术使用请引用 DOI 10.1371/journal.pone.0058592.t001（source: https://plos.figshare.com/articles/dataset/_Clinical_radiological_and_cytopathologic_characteristics_of_the_49_patients_and_thyroid_nodules_according_to_final_pathology_/672329）。
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