支持图1-4的数据
主题标签:肿瘤、原发灶不明癌、Zenodo、图表数据。本站分类:肿瘤/原发灶不明癌。本数据集为肿瘤领域公开数据集,由Zenodo提供,主题涵盖肿瘤。

基本信息
资源简介
支持图1-4的数据
Data to support Figure 1-4 是一个面向肿瘤研究领域的公开数据集,主题聚焦于原发灶不明癌(cancer of unknown primary)。该数据集由 Zenodo 平台发布,采用 Creative Commons Attribution 4.0 International 许可协议,允许在署名前提下进行使用与再分发。数据集名称表明其内容为支撑论文图 1 至图 4 的数据材料,属于图表配套数据(figure-supporting data)类型,通常用于复现研究图表或验证分析结果。数据集作者团队由 Lee, Woojoo、Qiang, Gao、Yufei, Zhao、Hui, Li、Albert, Tsui、Yichao, Zhang、Yunhe, Bai、Haoran, Lin、Khanh, Nguyen、Gabriele, Berruto、Gangbin, Yan、Jianchen, Dang、Tongyao, Wu、Hossein, Rokni、Thomas, Marchese、Yin 等多位研究者组成,发布时间标注为 2026 年。整体而言,该数据集为原发灶不明癌相关研究提供了可公开获取的图表支撑数据资源。
【数据集背景】
原发灶不明癌是一类经组织学证实为转移性肿瘤、但经系统检查仍无法确定原发部位的恶性肿瘤,其诊断与治疗在肿瘤学中具有较高难度。该数据集以“Data to support Figure 1-4”为名,定位于为相关研究论文中的图 1 至图 4 提供数据支撑,属于研究论文的配套数据发布形式。此类数据发布有助于提升研究结果的透明度与可复现性。数据集在站内分类中归入“肿瘤 / 原发灶不明癌”,主题标签涵盖肿瘤、原发灶不明癌、Zenodo 与图表数据,表明其内容与肿瘤学中原发灶不明癌方向的研究图表直接相关。
【数据内容】
数据集名称为 Data to support Figure 1-4,其核心内容为支撑研究论文图 1 至图 4 的数据材料。从名称与主题标签判断,数据内容以图表数据(figure data)形式组织,对应论文中四幅图的展示与分析结果。关于数据的具体文件格式、文件数量、变量字段、样本规模、图表类型及每幅图对应的具体数据表结构,源站未提供。数据集的学科主题为肿瘤学,细分方向为原发灶不明癌。
【采集与来源】
该数据集来源于 doi.org,由 Zenodo 机构发布。Zenodo 是面向科研数据的公开存储平台,支持研究数据的长期保存与引用。数据集的作者团队包括 Lee, Woojoo、Qiang, Gao、Yufei, Zhao、Hui, Li、Albert, Tsui、Yichao, Zhang、Yunhe, Bai、Haoran, Lin、Khanh, Nguyen、Gabriele, Berruto、Gangbin, Yan、Jianchen, Dang、Tongyao, Wu、Hossein, Rokni、Thomas, Marchese、Yin 等研究者。关于数据的具体采集方法、样本来源、实验设计、伦理审批信息及数据处理流程,源站未提供。
【适用场景】
基于其主题与数据性质,该数据集适用于原发灶不明癌相关研究的图表复现、结果验证与二次分析,也可作为肿瘤学研究方法学参考的配套材料。由于数据以支撑论文图 1 至图 4 为目的,其典型用途包括核对论文图表所依据的原始或处理后数据、支持同行评审中的结果复核,以及在署名许可条件下用于教学或方法学演示。关于数据是否适用于机器学习建模、临床决策支持或其他特定分析任务,源站未提供明确说明。
【使用方法】
数据集通过 doi.org 提供访问,发布平台为 Zenodo,采用 Creative Commons Attribution 4.0 International 许可。使用者可在署名原作者的前提下获取、使用与再分发数据。关于数据的具体下载方式、文件组织目录、读取工具要求、软件环境依赖及配套代码说明,源站未提供。
【质量与限制】
该数据集为论文图表配套数据,其内容范围限定于支撑图 1 至图 4,可能不涵盖研究中的全部原始数据或完整分析流程。关于数据的完整性、准确性、缺失值情况、质量控制措施、样本代表性及已知技术偏差,源站未提供。使用者应注意,图表支撑数据通常经过筛选或汇总处理,未必等同于原始观测数据。
【引用与许可】
该数据集采用 Creative Commons Attribution 4.0 International 许可协议,允许在注明出处与作者署名的条件下使用、共享与改编。引用时应依据 Zenodo 平台提供的引用信息,标注数据集名称 Data to support Figure 1-4、作者团队及发布年份 2026。关于具体的推荐引用格式、DOI 编号及版本信息,源站未提供。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站:https://doi.org/10.5281/zenodo.17567720
标准获取流程:
- 访问源站链接,注册/登录账号;
- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 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。
- OpenDataLab:
数据集大小约 87.8 MB。
数据说明
Data to support Figure 1-4
数据缺失?
依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。




