CT变量逻辑回归分析预测病理反应数据集
基于CT变量进行逻辑回归分析，预测病理反应，涉及TKI和CCRT场景。
基本信息
资源简介
CT变量逻辑回归分析预测病理反应数据集
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Logistic regression analysis of CT variables for predicting pathologic response.》。配套论文《Quantitative CT Variables Enabling Response Prediction in Neoadjuvant Therapy with EGFR-TKIs: Are They Different from Those in Neoadjuvant Concurrent Chemoradiotherapy?》发表于 PLoS ONE（2014），DOI：10.1371/journal.pone.0088598。源站首次发布：2014-02-26。
【数据内容】
源站原始描述：TKI, tyrosine kinase inhibitors; CCRT, concurrent chemoradiation therapy; AUC, area under the curve; CI, confidence interval
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 5.63 KB。Table_3.xls：application/vnd.ms-excel，5.63 KB。数据集 DOI：10.1371/journal.pone.0088598.t003。
【主题与分类】
源站学科分类：Medicine、Engineering、Chemistry。主题标签：Analytical chemistry、Chemical analysis、Quantitative analysis、signal processing、Image processing、Diagnostic medicine、pathology、General pathology、biomarkers、oncology。
【适用方向】
多模态数据适合跨模态对齐、融合建模与联合表征学习方向的研究。
【获取与许可】
源站页面：https://plos.figshare.com/articles/dataset/_Logistic_regression_analysis_of_CT_variables_for_predicting_pathologic_response_/945092
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Chong, Yousun; Kim, Jae-Hun; Yun Lee, Ho; Chan Ahn, Yong; Soo Lee, Kyung; Ahn, Myung-Ju; et al. (2015). Logistic regression analysis of CT variables for predicting pathologic response.. PLOS ONE. Dataset
【使用注意】
· 源站最后修改于 2023-06-01，引用时请注意版本时效。
下载信息
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使用方式
数据集获取（Figshare）
- 源站标题：Logistic regression analysis of CT variables for predicting pathologic response.
- DOI：10.1371/journal.pone.0088598.t003
- 发布日期：2014-02-26
- 文件数：1 个
- 文件总体积：5.63 KB
- 源站页面：https://plos.figshare.com/articles/dataset/_Logistic_regression_analysis_of_CT_variables_for_predicting_pathologic_response_/945092
命令行下载
curl -L -o "Table_3.xls" "https://ndownloader.figshare.com/files/1399148"
文件清单
Table_3.xls（5.63 KB）
文件总体积 5.63 KB（源站 API 实测）。
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。
数据说明
TKI, tyrosine kinase inhibitors; CCRT, concurrent chemoradiation therapy; AUC, area under the curve; CI, confidence interval.
许可
CC BY 4.0
引用
学术使用请引用 DOI 10.1371/journal.pone.0088598.t003（source: https://plos.figshare.com/articles/dataset/_Logistic_regression_analysis_of_CT_variables_for_predicting_pathologic_response_/945092）。
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