癌症预测模型的隐私保护推理性能
关于癌症预测模型隐私保护推理性能的数据集，元数据未提供具体模态和样本细节。
基本信息
资源简介
癌症预测模型的隐私保护推理性能
【一句话概览】
本数据集是 figshare 公开数据集，收录 1 个文件、合计 5.63 KB，主题涵盖 sensitive personal data、895 accuracy ).、privacy protection issue、normal gru model、medical data，源站分类为 Space Science、Biological Sciences not elsewhere classified、Information Systems not elsewhere classified、Mathematical Sciences not elsewhere classified，CC BY 4.0 许可开放获取。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Performance of privacy-preserving inference of our cancer prediction model.》。配套论文《Privacy-preserving breast cancer recurrence prediction based on homomorphic encryption and secure two party computation》发表于 PLOS ONE（2021），DOI：10.1371/journal.pone.0260681。源站首次发布：2021-12-20。
【数据内容】
源站原始描述：Performance of privacy-preserving inference of our cancer prediction model
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：我们的癌症预测模型隐私保护推理的性能。
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 5.63 KB。Table 2.xls：application/vnd.ms-excel，5.63 KB。数据集 DOI：10.1371/journal.pone.0260681.t002。
【主题与分类】
源站学科分类：Space Science、Biological Sciences not elsewhere classified、Information Systems not elsewhere classified、Mathematical Sciences not elsewhere classified、Plant Biology。主题标签：sensitive personal data、895 accuracy ).、privacy protection issue、normal gru model、medical data、893 accuracy、realistic end、previous works、novel method、important tasks。
【适用方向】
源站学科分类标注为 Space Science、Biological Sciences not elsewhere classified、Information Systems not elsewhere classified、Mathematical Sciences not elsewhere classified、Plant Biology。
【获取与许可】
源站页面：https://plos.figshare.com/articles/dataset/Performance_of_privacy-preserving_inference_of_our_cancer_prediction_model_/17300742
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Son, Yongha; Han, Kyoohyung; Lee, Yong Seok; Yu, Jonghan; Im, Young-Hyuck; Shin, Soo-Yong (2021). Performance of privacy-preserving inference of our cancer prediction model.. PLOS ONE. Dataset
【使用注意】
· 源站最后修改于 2023-06-08，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：Performance of privacy-preserving inference of our cancer prediction model.
- DOI：10.1371/journal.pone.0260681.t002
- 发布日期：2021-12-20
- 文件数：1 个
- 文件总体积：5.63 KB
- 源站页面：https://plos.figshare.com/articles/dataset/Performance_of_privacy-preserving_inference_of_our_cancer_prediction_model_/17300742
命令行下载
curl -L -o "Table 2.xls" "https://ndownloader.figshare.com/files/31956720"
文件清单
Table 2.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
Performance of privacy-preserving inference of our cancer prediction model.
许可
CC BY 4.0
引用
学术使用请引用 DOI 10.1371/journal.pone.0260681.t002（source: https://plos.figshare.com/articles/dataset/Performance_of_privacy-preserving_inference_of_our_cancer_prediction_model_/17300742）。
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