基于临床、生化数据和超声模式的ACR TI-RADS 4结节诊断列线图模型
基于1557例病例的临床、生化及超声数据，构建用于预测甲状腺TR4结节恶性率的列线图模型数据集。
基本信息
资源简介
基于临床、生化数据和超声模式的ACR TI-RADS 4结节诊断列线图模型
【数据集背景】
源站首次发布：2024-05-06。
【数据内容】
源站原始描述：In this study, we aim to establish and validate a nomogram model for predicting the malignancy rates in the Thyroid Imaging Reporting and Data System 4 (TR4) nodules. Briefly, 1557 cases were retrospectively collected from our medical center. 8 out of 22 variables (age, margin, extrathyroidal extension, halo, calcification, suspicious lymph node metastasis, aspect ratio, and thyroid peroxidase antibody) were used to build a diagnostic nomogram model. The presented nomogram model has satisfied cl…
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：本研究旨在建立并验证一个列线图模型，用于预测甲状腺影像报告和数据系统4类（TR4）结节的恶性率。简而言之，我们从本医疗中心回顾性收集了1557例病例。22个变量中的8个（年龄、边缘、甲状腺外侵犯、晕环、钙化、可疑淋巴结转移、纵横比和甲状腺过氧化物酶抗体）被用于构建诊断列线图模型。所提出的列线图模型在预测TR4结节的恶性概率方面具有满意的临床实用性。
【适用方向】
结构化表格数据可直接用于统计建模、特征工程与队列分析。
【获取与许可】
源站页面：https://www.scidb.cn/detail?dataSetId=8ac0873d30544322a180c87d1d355909
使用许可：https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/。
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源站：https://www.scidb.cn/detail?dataSetId=8ac0873d30544322a180c87d1d355909
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- OpenDataLab:
数据加载示例（表格/文本类）
import pandas as pd, glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.csv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tsv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.xlsx"), recursive=True))
print("数据文件:", files)
df = pd.read_csv(files[0])
print(df.shape); print(df.columns.tolist()); print(df.head(3))
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