临床生存_MICMA

数据集获取

源站：https://synapse.org/Synapse:syn1738757

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 102 名参与 MicMa 研究的乳腺癌患者的临床生存特征（时间以月为单位，状态）。这些数据以 R 二进制文件（Survival 类对象）存储。由于数据具有敏感性，对这些数据的访问受到控制。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您使用这些数据的情况进行记录和监控。此外，您必须同意以下条款：1. 仅在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. 在基于这些数据分析所撰写的任何手稿中，通过包含以下引用来致谢数据来源：Naume B, Zhao X, Synnestvedt M, et al. Molecular oncology 2007;1(2):160-71. 3. 在基于这些数据分析所撰写的任何手稿的方法或致谢部分中包含以下句子，以指明 Synapse 存储库为数据来源：These data were accessed through Synapse (synapse.sagebase.org, accession number: syn1738721). 4. 如发现任何滥用或数据发布（无论有意还是无意），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。