MALSCOT 队列 1 完全匿名化数据集
Access 该数据集保存在 Edinburgh DataVault 中，仅爱丁堡大学授权工作人员可直接访问。希望直接访问的爱丁堡大学用户应查阅有关从 DataVault 检索数据的信息，网址为
基本信息
资源简介
MALSCOT 队列 1 完全匿名化数据集
MALSCOT Cohort 1 fully anonymised 是一个经过完全匿名化处理的队列数据集，归类于肿瘤领域的宫颈癌方向，来源可追溯至 doi.org。该数据集目前保存在 Edinburgh DataVault 中，仅爱丁堡大学的授权工作人员可以直接访问。对于爱丁堡大学之外的用户，若希望获取该数据副本，需要通过联系页面上列出的主要研究者、联系人或数据管理员来提出访问请求。爱丁堡大学内部希望直接访问的用户，则应查阅有关从 DataVault 检索数据的信息。该数据集由 Campbell, Christine 贡献，所属机构为 Edinburgh DataVault，发布时间为 2026 年。
【数据集背景】
该数据集的全称为 MALSCOT Cohort 1 fully anonymised，从名称可以看出其属于一个名为 MALSCOT 的队列研究中的第一个队列，并且已经完成了完全匿名化处理。在分类上，该数据集被归入肿瘤领域下的宫颈癌方向，说明其研究主题与宫颈癌相关。数据集来源于 doi.org，由 Campbell, Christine 作为作者，机构归属为 Edinburgh DataVault，发布时间为 2026 年。该数据集被保存在 Edinburgh DataVault 这一数据存储设施中，其访问受到严格限制，仅爱丁堡大学的授权工作人员可以直接访问。对于外部用户，则需要通过联系指定的主要研究者、联系人或数据管理员来申请获取数据副本。关于该队列的具体研究目的、招募方式、样本规模、随访周期等背景信息，源站未提供。
【数据内容】
该数据集为 MALSCOT Cohort 1 的完全匿名化版本。从分类信息可知，其内容围绕肿瘤领域中的宫颈癌展开。数据集经过了完全匿名化处理，这意味着其中可能包含的个体标识信息已被移除或替换，以保护参与者隐私。然而，关于该数据集具体包含哪些变量、字段、测量指标、样本数量、时间跨度、数据格式等详细内容，源站未提供。因此，无法进一步描述其数据内容的具体构成。
【采集与来源】
该数据集来源于 doi.org，作者为 Campbell, Christine，机构为 Edinburgh DataVault，发布时间为 2026 年。数据集保存在 Edinburgh DataVault 中，这是爱丁堡大学的一个数据存储与访问平台。关于数据的具体采集方法、采集地点、采集时间、纳入排除标准、伦理审批信息等，源站未提供。访问方面，该数据集仅对爱丁堡大学授权工作人员直接开放，外部用户需联系页面上列出的主要研究者、联系人或数据管理员来请求访问副本。爱丁堡大学内部希望直接访问的用户，应查阅有关从 DataVault 检索数据的信息，网址为 https://www.ed.ac.uk/is/research-support/datavault。
【适用场景】
基于现有信息，该数据集适用于肿瘤领域尤其是宫颈癌方向的研究。由于其已经过完全匿名化处理，可能适合用于需要保护参与者隐私的二次分析。然而，关于该数据集具体支持哪些类型的研究问题、分析方法或应用场景，源站未提供。因此，无法进一步说明其适用的具体研究场景或分析用途。
【使用方法】
该数据集保存在 Edinburgh DataVault 中。爱丁堡大学的授权工作人员可以直接访问。外部用户若希望获取数据副本，需要联系页面上列出的主要研究者、联系人或数据管理员。爱丁堡大学内部希望直接访问的用户，应查阅有关从 DataVault 检索数据的信息，网址为 https://www.ed.ac.uk/is/research-support/datavault。关于数据的具体使用条款、技术操作步骤、所需软件或工具等，源站未提供。
【质量与限制】
该数据集已经过完全匿名化处理，这是其重要的质量特征之一。访问受到严格限制，仅爱丁堡大学授权工作人员可直接访问，外部用户需通过申请流程。关于数据的完整性、准确性、缺失情况、偏倚风险、样本代表性等质量指标，以及使用该数据集可能存在的其他限制，源站未提供。
【引用与许可】
该数据集的作者为 Campbell, Christine，机构为 Edinburgh DataVault，发布时间为 2026 年，来源为 doi.org。关于该数据集的具体引用格式、许可协议类型、使用条件、版权归属等详细信息，源站未提供。用户在使用该数据集时，应参考源站页面或联系相关人员进行确认。
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/10.7488/10b80b9c-7386-4126-a4be-303b0fcd7f8c
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:
数据说明
Access ## This dataset is held in the Edinburgh DataVault, directly accessible only to authorised University of Edinburgh staff. External users may request access to a copy of the data by contacting the Principal Investigator, Contact Person or Data Manager named on this page. University of Edinburgh users who wish to have direct access should consult the information about retrieving data from the DataVault at: https://www.ed.ac.uk/is/research-support/datavault .
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。
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