70岁以上1-2枚腋窝淋巴结阳性老年乳腺癌患者生存与复发数据(SEER数据库及西南医科大学附属医院)

该数据集来自SEER数据库17个登记中心及西南医科大学附属医院,聚焦70岁以上、1–2枚腋窝淋巴结阳性的早期乳腺癌女性患者

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表格预测Breast Cancer
Survival and recurrence data of breast cancer in elderly women over 70 years old with 1-2 positive axillary lymph nodes, from the SEER database and the Affiliated Hospital of Southwest Medical University

基本信息

模态
表格
大小
0.001063653 GB
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

70岁以上1-2枚腋窝淋巴结阳性老年乳腺癌患者生存与复发数据(SEER数据库及西南医科大学附属医院)

Survival and recurrence data of breast cancer in elderly women over 70 years old with 1-2 positive axillary lymph nodes, from the SEER database and the Affiliated Hospital of Southwest Medical University

该数据集来自SEER数据库17个登记中心及西南医科大学附属医院,聚焦70岁以上、1–2枚腋窝淋巴结阳性的早期乳腺癌女性患者。SEER主队列纳入2010年1月1日至2019年12月31日诊断的8,977例患者,变量涵盖婚姻状况、年龄、种族、放化疗、腋窝淋巴结检查数与阳性数、诊断至治疗时间、肿瘤大小、分子分型、死因、生存月数及生命状态;另设106例2018–2019年诊断的验证队列。数据可用于构建老年乳腺癌生存与复发预测模型,支持预后因素分析与风险分层研究(来源 DOI 解析)。

【数据集背景】

源站首次发布:2026。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):本回顾性研究使用了来自17个SEER登记中心的数据,涵盖患者人口学特征、肿瘤特征、治疗详情和生存结局。SEER主队列:SEER数据库数据于2023年2月3日正式访问并提取。使用SEER*Stat软件(版本8.4.0.1)提取了2010年1月1日至2019年12月31日期间诊断为早期乳腺癌且1–2枚淋巴结阳性的8,977例年龄≥70岁女性患者的数据。变量包括婚姻状况、年龄、种族、放疗和化疗实施情况、腋窝淋巴结检查数和阳性数、从诊断到治疗的时间、肿瘤大小、分子分型、死因、生存月数和生命状态。另一个验证队列包括106例年龄≥70岁、于2018年1月至12月期间诊断为早期乳腺癌的女性患者。

【主题与分类】

主题标签:Breast Cancer。本站分类:肿瘤/乳腺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://data.mendeley.com/datasets/55brtt8hw9/1

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源站:https://doi.org/10.17632/55brtt8hw9.1

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;
  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 1.1 MB。

数据说明

本回顾性研究使用了来自17个SEER登记中心的数据,涵盖患者人口统计学特征、肿瘤特征、治疗详情及生存结局。SEER主要队列:SEER数据库数据于2023年2月3日正式获取并提取。使用SEER*Stat软件(版本8.4.0.1)提取了2010年1月1日至2019年12月31日期间诊断为早期乳腺癌且腋窝淋巴结阳性1–2枚的8,977例年龄≥70岁女性患者的数据。变量包括婚姻状况、年龄、种族、放疗和化疗实施情况、检查的腋窝淋巴结数量及阳性淋巴结数量、从诊断到治疗的时间、肿瘤大小、分子亚型、死亡原因、生存月数及生命状态。另一个验证队列由西南医科大学附属医院2018年1月至2021年12月期间诊断为早期乳腺癌的106例年龄≥70岁女性患者组成。电子病历于2026年4月12日调取用于研究分析。收集的数据包括年龄、分级、阳性腋窝淋巴结数量、肿瘤大小及LRR状态。

组织学类型根据《国际疾病分类肿瘤学专辑》第三版(ICD-O-3)进行分类。本研究已获得西南医科大学附属医院伦理声明,豁免知情同意。

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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