苏木精-伊红染色淋巴血管侵犯预测浸润性乳腺癌淋巴结转移研究补充材料

数据集获取

源站：https://doi.org/10.17632/v3yvhvdbr2.1

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；
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   • 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 1.3 MB。

数据说明

本数据集为题为“苏木精-伊红染色显示的淋巴血管侵犯可预测淋巴结转移，但不能预测浸润性乳腺癌的短期生存”的手稿提供补充材料。该研究回顾性分析了2022年1月至2025年7月在乌兹别克斯坦诊断的120例浸润性乳腺癌患者。补充材料包括表S1–S8和图S1–S2，提供了关于数据质量控制、队列特征、临床病理学比较、淋巴血管侵犯（LVI）预测淋巴结转移的诊断效能、生存分析、敏感性分析以及补充图的额外信息。LVI采用苏木精-伊红染色切片进行评估，并分类为局灶性或广泛性。该数据集支持手稿中报告的结果，包括LVI与淋巴结转移之间的关联，以及短期无病生存和总生存分析。这些材料旨在提高研究结果的透明度、可重复性和可及性。所有共享数据均应进行去标识化处理，以保护患者隐私。

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。