浸润性小叶癌分类为特殊类型乳腺癌可能降低治疗成功率：浸润性小叶癌生存比较的重复数据

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源站：https://search.dataone.org/view/sha256%3A718a1fb72d2ee9b1b55569ddd4331a2bd9180ad26e29471aa55b7cd381704dce

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数据说明

原创研究 Cosar等 将浸润性小叶癌归类为特殊类型乳腺癌可能降低其治疗成功率：浸润性小叶癌生存比较 Rusen Cosar1, Necdet Sut2, Sernaz Topaloglu3, Ebru Tastekin4, Dilek Nurlu1, Talar Ozler1, Eylül Şenödeyici5, Melisa Dedeli1, Mert Chousein1, Irfan Cicin3 1特拉基亚大学医学院放射肿瘤学系，埃迪尔内，土耳其 2特拉基亚大学医学院生物统计学系，埃迪尔内，土耳其 3特拉基亚大学医学院肿瘤内科，埃迪尔内，土耳其 4特拉基亚大学医学院病理学系，埃迪尔内，土耳其 5特拉基亚大学医学院，埃迪尔内，土耳其 通讯作者：Ruşen Coşar 特拉基亚大学医学院放射肿瘤学系，埃迪尔内，土耳其 电话：+902842361074 邮箱：rusencosar@trakya.edu.tr 利益声明 作者声明不存在利益冲突。作者对论文内容及撰写负全责。作者声明本研究未获得任何资金支持。

“资助方在研究设计、数据收集与分析、发表决定或稿件准备中均未发挥作用。”已向患者或已故患者的官方监护人提供自愿同意书，以便使用档案信息。档案信息在患者或已故患者的官方监护人签署表格后使用。摘要：目的：文献中关于浸润性小叶癌预后的信息存在差异。我们旨在通过比较性检查本大学浸润性小叶癌患者的临床特征与预后，并通过将患者分为不同亚组来报告我们的经验，从而解决这一不一致性。患者与方法：收集2014年7月至特拉基亚大学医学院肿瘤科收治的乳腺癌患者记录

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

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