最小数据集 · 乳腺癌治疗完整性评估（ACTBC）工具的开发与应用：马里多中心队列研究结果
主题标签：肿瘤、乳腺癌、ACTBC、多中心队列研究、马里、最小数据集。本数据集为肿瘤领域公开数据集，由Zenodo提供，主题涵盖肿瘤。
基本信息
资源简介
最小数据集 · 乳腺癌治疗完整性评估（ACTBC）工具的开发与应用：马里多中心队列研究结果
该数据集为一项肿瘤学领域的公开最小数据集，旨在支撑一篇题为《Development and Application of an Assessment of Completeness of Treatment for Breast Cancer (ACTBC) tool: Results from a Multicenter Cohort Study in Mali》的论文的复现工作。该论文由 Adégné Togo 等人完成，聚焦乳腺癌治疗完整性评估工具（ACTBC）的开发与应用，研究背景为马里的多中心队列研究。数据集由 Zenodo 机构发布，采用 Creative Commons Attribution 4.0 International 许可协议，发布时间为 2026 年。其主题标签涵盖肿瘤、乳腺癌、ACTBC、多中心队列研究、马里及最小数据集，属于肿瘤/乳腺癌分类下的公开数据资源，可供相关领域研究者获取与使用。
【数据集背景】
该数据集对应一项在非洲马里开展的多中心队列研究，核心目标是开发并应用一套用于评估乳腺癌治疗完整性的工具，即 ACTBC 工具。乳腺癌治疗完整性评估关注的是患者是否接受了符合规范的全部治疗环节，这对于评估医疗质量、识别治疗缺口以及改善患者预后具有重要意义。该研究由 Adégné Togo 与 Joseph Larmarange 等作者共同完成，数据集作为论文的配套最小数据集发布，目的在于使其他研究者能够复现论文中的分析结果。数据集归属于肿瘤学与乳腺癌研究领域，由 Zenodo 平台提供存储与分发服务。
【数据内容】
该数据集为最小数据集，即支撑论文核心结论所需的最少数据集合。其内容围绕 ACTBC 工具的开发与应用，以及马里多中心队列研究的相关数据展开。具体变量、样本量、数据结构、文件格式及字段说明等详细信息，源站未提供。数据集的主题标签包括肿瘤、乳腺癌、ACTBC、多中心队列研究、马里和最小数据集，这些标签概括了数据所涉及的疾病领域、评估工具、研究设计类型及地理范围。
【采集与来源】
数据来源于马里的多中心队列研究，属于论文《Development and Application of an Assessment of Completeness of Treatment for Breast Cancer (ACTBC) tool: Results from a Multicenter Cohort Study in Mali》的配套最小数据集。作者为 Togo, Adégné 与 Larmarange, Joseph。数据集通过 Zenodo 机构发布，来源站为 doi.org。关于具体的采集时间、采集机构、纳入排除标准、随访流程及伦理审批等信息，源站未提供。
【适用场景】
该数据集适用于复现上述论文的研究结果，尤其是与 ACTBC 工具开发、乳腺癌治疗完整性评估以及马里多中心队列研究相关的分析。潜在应用场景包括：验证 ACTBC 工具在乳腺癌治疗完整性评估中的表现，开展方法学比较或二次分析，以及作为肿瘤学领域教学或方法学研究的参考数据。由于数据集为最小数据集，其适用范围主要限于论文核心结论的复现，不宜直接用于超出原始研究设计范围的推断。其他具体适用场景，源站未提供。
【使用方法】
该数据集为公开数据集，采用 Creative Commons Attribution 4.0 International 许可协议，使用者可在遵守许可条款的前提下获取、使用和再分发数据。关于数据的具体加载方式、软件环境、分析代码、变量处理步骤及复现流程等操作细节，源站未提供。建议使用者结合原论文的方法部分进行理解，并按照许可要求进行署名。
【质量与限制】
该数据集为最小数据集，其设计目标是支撑论文核心结果的复现，而非提供完整的原始研究数据。因此，数据在变量覆盖范围、样本规模及细节层次上可能有限。关于数据质量评估、缺失值情况、偏倚控制、外部验证及适用范围限制等具体信息，源站未提供。使用者应结合原论文的讨论部分理解其局限性，并注意该研究基于马里多中心队列，其结论向其他地区或人群的外推需谨慎。
【引用与许可】
使用该数据集时，应按照学术规范引用原论文及数据集本身。原论文作者为 Togo, Adégné 与 Larmarange, Joseph，论文题目为《Development and Application of an Assessment of Completeness of Treatment for Breast Cancer (ACTBC) tool: Results from a Multicenter Cohort Study in Mali》。数据集由 Zenodo 发布，采用 Creative Commons Attribution 4.0 International 许可协议，允许在署名前提下共享与改编。具体的引用格式、DOI 及许可条款全文，源站未提供。
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.23267871
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
重现题为“乳腺癌治疗完整性评估（ACTBC）工具的开发与应用：来自马里多中心队列研究的结果”的论文所需的最小数据集，作者为Adégné Togo等人。
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。
