宫颈癌
宫颈癌是发生于宫颈上皮的恶性肿瘤，主要由高危型人乳头瘤病毒（HPV）持续感染引起，其中HPV16和18型最为常见。病变通常经过宫颈上皮内瘤变阶段逐步进展为浸润癌。早期可无症状，进展期常见接触性出血、阴道排液及盆腔疼痛。筛查主要依赖宫颈细胞学检查与HPV检测，确诊需宫颈活检病理。治疗包括手术、放疗及化疗，近年免疫与靶向治疗亦取得进展。宫颈癌是全球女性第四大常见癌症，却具有明确的病因及有效的筛查手段，是可通过疫苗接种和早期干预实现防控的恶性肿瘤之一。
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非侵入性多组学分析揭示HPV驱动宫颈癌前病变的分子图谱
该数据集包含针对四种宫颈细胞学亚型（NILM、ASCUS、LSIL、HSIL）进行转录组分析所生成的差异基因表达（DEG）结果
宫颈黏液腺癌预后因素分析及列线图建立与验证：基于SEER的研究
研究通过单因素和多因素分析筛选独立预后因素，并采用LASSO回归识别潜在风险因素，最终构建了包含年龄、肿瘤大小和AJCC分期三个变量的OS列线图，开发队列与验证队列的c-index分别为0.794和0.831，校准曲线显示良好一致性
脆弱女性宫颈癌及高级别病变风险数据集：系统综述与meta分析
本数据集来自一项系统综述与meta分析，聚焦高收入及中高收入国家中脆弱女性（低社会经济地位、移民、囚犯、性工作者、物质使用障碍、精神疾病及HIV感染者）罹患宫颈癌与高级别宫颈病变的风险
最小数据集：Eswatini 25–59岁女性宫颈癌筛查覆盖率及相关因素（2021）
数据覆盖 Eswatini 25–59 岁女性的宫颈癌筛查覆盖率及相关因素，来源于 2021 年 PHIA 调查。可用于分析该人群筛查覆盖情况及其关联因素，原始 PHIA 数据需向 Columbia University
APCEM增强宫颈细胞学巴氏涂片图像数据集
APCEM-Enhanced Cervical Cytology Pap Smear Image Dataset 是一个宫颈细胞学巴氏涂片图像数据集，共包含 4,253 张图像，覆盖上皮异常的不同阶段以及正常细胞状态
Bruceantinol靶向GPX4触发宫颈癌铁死亡研究支持数据
本数据集为Bruceantinol靶向GPX4触发宫颈癌铁死亡研究的支持数据，来源于Mendeley Data，包含分子对接输入与结果文件以及原始Western Blot全膜扫描图
RIVA：常规巴氏涂片细胞学图像数据集，含多份独立标注
RIVA 是一个面向常规巴氏涂片细胞学的图像数据集，用于支持自动化宫颈癌筛查与诊断决策研究。数据来自真实细胞学样本，共包含 959 个 mini-patches（图像裁剪块），其中 386 个由四位专家细胞学家独立标注，其余 573 个由单一位专家标注
RIVA：常规巴氏涂片细胞学图像数据集，含多份独立标注-114283
RIVA 是一个面向常规巴氏涂片细胞学的图像数据集，用于支持自动化宫颈癌筛查与诊断决策研究。数据来自真实细胞学样本，共包含 959 个 mini-patches（图像裁剪块），其中 386 个由四位专家细胞学家独立标注，其余 573 个由单一位专家标注
哥伦比亚六个人群登记处宫颈癌发病率的时空趋势与社会经济相关性数据集（2008–2019）
该数据集收集了哥伦比亚女性宫颈癌发病信息，分析其多年变化及与不同社会经济因素的关系。数据覆盖11年，来自该国六个地区的人群登记处
哥伦比亚六个人群登记处宫颈癌发病率的时空趋势与社会经济相关性数据集（2008–2019）-114286
该数据集收集了哥伦比亚女性宫颈癌发病信息，分析其多年变化及与不同社会经济因素的关系。数据覆盖11年，来自该国六个地区的人群登记处
宫颈癌全切片图像 Patch 级 UNI 特征嵌入
该数据集用于探索深度学习在宫颈癌检测中的研究，使用从组织病理学图像中提取的 UNI 特征。主题标签：宫颈癌、肿瘤、全切片图像、WSI、UNI 特征、深度学习、病理图像
门德利宫颈细胞学图像重分类数据集：HSIL、LSIL、阴性和鳞状细胞癌标签用于细胞病理学人工智能研究
该数据集展示了原始 Mendeley LBC 数据集与为自动化细胞学和宫颈癌筛查研究创建的重分类子集之间的比较。原始数据集由液基细胞学（LBC）涂片图像组成，分为四个诊断类别：HSIL——高级别鳞状上皮内病变；LSIL——低级别鳞状上皮内病变；Negative——无上皮内病变或恶性病变；SCC——鳞
