SAMVAE数据集

Name: SAMVAE数据集
Creator: 信息处理与电信中心，西班牙马德里理工大学电信工程学院

整合六种模态的癌症生存分析数据集，包含乳腺癌和低级别胶质瘤数据，用于多模态生存预测。

信息处理与电信中心，西班牙马德里理工大学电信工程学院

arXiv

2025-07-10 更新

多模态癌症生存分析多模态

基本信息

模态

多模态

创建/更新时间

2025-07-10

资源简介

该数据集用于癌症生存分析，整合了临床变量、四种分子特征和病理组织学图像六种数据模态，包含乳腺癌和低级别胶质瘤两种癌症类型的数据，旨在通过多模态融合提高生存预测准确性，支持个性化医疗。

原始链接

https://github.com/AlbaGarridoLopezz/SAMVAE

arXiv 论文 →

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使用方式

数据集获取

git clone https://github.com/AlbaGarridoLopezz/SAMVAE.git

curl -L -o repo.zip https://github.com/AlbaGarridoLopezz/SAMVAE/archive/refs/heads/main.zip
unzip repo.zip

源站 README 摘录（使用方式）

Getting Started

Follow these simple steps to make this project work on your local machine.

Prerequisites

You should have the following installed on your machine:

Ubuntu
Python 3.10.0
Packages in requirements.txt
```
pip install -r requirements.txt
```

Installation

Download the repo manually (as a .zip file) or clone it using Git.

git clone https://github.com/AlbaGarridoLopezz/SAMVAE.git

<! USAGE EXAMPLES >

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