疑似附件肿块患者术前特征数据集
该数据集是一个包含906名疑似附件肿块患者术前特征的临床医学数据集,数据模态主要包括患者的临床表格数据、实验室检查结果及影像学特征,主要用于支持附件肿块的术前诊断、风险评估、手术规划以及妇科肿瘤领域的相关研究。

基本信息
资源简介
疑似附件肿块患者术前特征数据集
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Pre-operative characteristics in 906 patients who underwent surgery for suspected adnexal masses.》。配套论文《Development of a tool for prediction of ovarian cancer in patients with adnexal masses: Value of plasma fibrinogen》发表于 PLOS ONE(2017),DOI:10.1371/journal.pone.0182383。源站首次发布:2017-08-24。
【数据内容】
源站原始描述:Pre-operative characteristics in 906 patients who underwent surgery for suspected adnexal masses
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个,合计 9.73 KB。Table 1.xls:application/vnd.ms-excel,9.73 KB。数据集 DOI:10.1371/journal.pone.0182383.t001。
【主题与分类】
源站学科分类:Molecular Biology、Biotechnology、Ecology、Mathematical Sciences not elsewhere classified、Developmental Biology、Cancer。主题标签:plasma fibrinogen Objective、DCA、plasma fibrinogen、benefit、adnexal masses、Results Ovarian cancer、presence、pre-operative plasma fibrinogen levels、CI、CA。
【适用方向】
源站学科分类标注为 Molecular Biology、Biotechnology、Ecology、Mathematical Sciences not elsewhere classified、Developmental Biology、Cancer。
【获取与许可】
源站页面:https://plos.figshare.com/articles/dataset/Pre-operative_characteristics_in_906_patients_who_underwent_surgery_for_suspected_adnexal_masses_/5344255
使用许可:CC BY 4.0(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)。
规范引用:Seebacher, Veronika; Aust, Stefanie; D’Andrea, David; Grimm, Christoph; Reiser, Elisabeth; Tiringer, Denise; et al. (2017). Pre-operative characteristics in 906 patients who underwent surgery for suspected adnexal masses.. 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。
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)
按页面 Download 按钮获取。
数据说明
该数据集是一个医学临床数据集,收集了906名因疑似附件肿块而接受手术的患者的术前特征。数据集包含患者的临床信息、实验室检查结果、影像学特征等数据,来源于临床医疗记录的真实数据。该数据集主要用于研究附件肿块的术前诊断、风险评估、手术方案制定以及相关临床决策支持,为妇科肿瘤和附件疾病的研究提供数据基础。
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。




