临床特征_micma

数据集获取

源站：https://synapse.org/Synapse:syn1738759

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 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。

数据说明

本文件包含参与MicMa研究的102例乳腺癌患者的临床协变量，包括：诊断时年龄、雌激素受体状态（通过IHC）、肿瘤分级、肿瘤组织学类型、P53突变状态、Pam50亚型、治疗。这些数据存储为R对象（Annotated Data Frame）。由于这些数据具有敏感性，对其访问受到管控。如需申请访问这些数据，请点击（上方的）下载按钮并按照说明操作。访问这些数据所适用的条款包括要求对数据使用进行记录和监测。此外，您必须同意以下条款：1. 仅在与其他乳腺癌研究相关且已在您获批的数据使用计划中描述的分析中使用这些数据。2. 在任何基于这些数据分析所撰写的稿件中，通过包含以下引文来致谢数据来源：Naume B, Zhao X, Synnestvedt M, et al. Molecular oncology 2007;1(2):160-71. 3. 在任何基于这些数据分析所撰写的稿件的方法或致谢部分，加入以下句子，以表明Synapse存储库为数据来源：这些数据通过Synapse访问（synapse.sagebase.org，登录号：syn1738721）。4. 如发现任何滥用或数据泄露（无论故意还是无意），请在5个工作日内通过发送电子邮件至act@synapse.org向ACT报告。5. 允许通过Synapse公开发布您拟议的研究方案。

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。