体内浸润性乳腺癌生长速率
该数据集包含支持题为“体内浸润性乳腺癌生长速率：与组织病理学和免疫组化特征、导管原位癌及肿瘤浸润淋巴细胞的关联”的手稿所报告发现的数据，该手稿已投稿至 PLOS ONE
基本信息
资源简介
体内浸润性乳腺癌生长速率
该数据集英文名为 Invasive breast cancer growth rates in vivo，本站分类为肿瘤 / 乳腺癌，来源站为 doi.org。根据源站描述，该数据集包含支持一篇题为“Invasive breast cancer growth rates in vivo: associations with histopathological and immunohistochemical characteristics, ductal carcinoma in situ, and tumor-infiltrating lymphocytes”的手稿所报告发现的数据，该手稿已投稿至 PLOS ONE。从标题与描述可以看出，数据集围绕体内浸润性乳腺癌生长速率这一主题，涉及组织病理学与免疫组化特征、导管原位癌以及肿瘤浸润淋巴细胞等关联性内容。整体而言，该数据集属于肿瘤学与乳腺癌研究领域，面向对乳腺癌生长行为及其与病理、免疫微环境关系感兴趣的科研人员，提供支撑相关手稿结论的数据资源。
【数据集背景】
该数据集来源于 doi.org，本站将其归类为肿瘤 / 乳腺癌。其背景与一篇投稿至 PLOS ONE 的手稿直接相关，手稿标题为“Invasive breast cancer growth rates in vivo: associations with histopathological and immunohistochemical characteristics, ductal carcinoma in situ, and tumor-infiltrating lymphocytes”。从标题可知，研究关注的是体内浸润性乳腺癌的生长速率，并探讨其与组织病理学特征、免疫组化特征、导管原位癌以及肿瘤浸润淋巴细胞之间的关联。因此，该数据集是围绕上述研究问题而组织的数据集合，旨在为手稿中报告的研究发现提供数据支撑。关于该研究的具体立项背景、研究假设、经费来源等信息，源站未提供。
【数据内容】
根据源站描述，该数据集包含支持上述手稿所报告发现的数据。手稿主题涉及体内浸润性乳腺癌生长速率，以及与组织病理学和免疫组化特征、导管原位癌、肿瘤浸润淋巴细胞的关联。由此可知，数据集内容应围绕这些主题展开，可能涉及生长速率相关测量、病理与免疫组化特征、导管原位癌相关信息以及肿瘤浸润淋巴细胞相关信息。但关于数据的具体变量名称、样本量、数据结构、文件格式、字段含义、测量单位、时间跨度等细节，源站未提供。本站分类为肿瘤 / 乳腺癌，提示其学科归属，但不代表数据内容的具体构成。
【采集与来源】
该数据集的来源站为 doi.org。源站描述指出，该数据集包含支持一篇投稿至 PLOS ONE 的手稿所报告发现的数据。关于数据采集的具体机构、采集地点、采集时间、采集方法、伦理审批信息、样本来源、患者人群特征、随访方式等，源站未提供。因此，无法进一步说明数据是如何获取、由谁采集、在何种条件下采集的。
【适用场景】
基于现有信息，该数据集适用于与浸润性乳腺癌生长速率相关的研究场景，尤其是关注其与组织病理学特征、免疫组化特征、导管原位癌及肿瘤浸润淋巴细胞关联的分析。潜在使用者可能包括肿瘤学、乳腺癌病理学、免疫微环境研究等方向的科研人员。该数据集可作为支撑相关手稿结论的数据资源，用于复核、二次分析或方法学参考。但关于其是否适用于临床决策、是否可用于构建预测模型、是否适合与其他数据集合并分析等，源站未提供，因此无法确认。
【使用方法】
关于该数据集的具体使用方法，例如如何下载、如何读取、是否需要特定软件、是否提供数据字典、是否划分训练集与测试集、是否附带分析代码等，源站未提供。使用者若需使用，应参考来源站 doi.org 上的相关说明。由于源站描述仅说明该数据集包含支持手稿发现的数据，未提供使用指南或技术文档，因此无法给出具体操作步骤。
【质量与限制】
该数据集的质量信息，如数据完整性、准确性、一致性、缺失值情况、偏倚控制、样本代表性等，源站未提供。其限制方面，源站描述仅表明数据支持一篇投稿至 PLOS ONE 的手稿，未说明数据是否经过同行评审、是否已正式发表、是否存在样本量不足、是否仅适用于特定人群等。因此，无法对数据质量与限制做出具体评价。使用者应结合来源站信息自行判断。
【引用与许可】
关于该数据集的引用格式、许可协议、使用条款、版权归属等信息，源站未提供。由于来源站为 doi.org，通常可通过 DOI 定位相关资源，但具体引用方式与许可条件需以来源站页面为准。源站描述未提及任何许可或引用要求，因此无法在此给出具体说明。
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
源站：https://doi.org/10.5281/zenodo.23306178
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
该数据集包含支持题为《体内浸润性乳腺癌生长速率：与组织病理学和免疫组化特征、导管原位癌及肿瘤浸润淋巴细胞的相关性》的手稿中所报告研究结果的数据，该手稿已提交至PLOS ONE。
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。
需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连，提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
