ALTTO衍生87基因分类器在HER2阳性乳腺癌中的独立外部评估

数据集获取

源站：https://doi.org/10.5281/zenodo.22009220

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。

数据集大小约 4.2 MB。

数据说明

支持对HER2阳性乳腺癌中固定的ALTTO衍生87基因分类器进行独立外部评估的分析代码及衍生的去标识化结果。该存档包含可复现的分析脚本、冻结的统计分析方案及更正附录、分类器系数、验证日志、数据字典、队列层面及去标识化患者层面的衍生输出、bootstrap性能估计、敏感性分析以及决策曲线结果。不包含新采集的临床标本或直接个人标识符。源队列可公开获取，并在随附文档和手稿中予以标识。

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。