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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应对宫颈癌筛查障碍的信息感知有效性：在线实验数据
该数据集来自一项在线随机对照试验，评估针对宫颈癌筛查障碍、旨在鼓励宫颈癌筛查的信息。主要结局是这些信息的感知有效性；次要结局包括信息引发的预期社会互动，以及自我报告的从信息中的学习
提高子宫内膜癌与宫颈癌知识库VMAT计划性能的实用方法复现数据
它被标记为医学、健康与生命科学主题，源站描述称支持本研究结果的数据可公开获取。从名称看，该数据集服务于一项关于改善子宫内膜癌和宫颈癌知识基 VMAT 计划性能的实用方法研究
智利城乡社区HPV自采样的可接受性与可行性：横断面研究
这项在智利首都大区城乡初级保健中心开展的横断面研究，调查25–64岁女性对HPV阴道自采样的可接受性。共纳入780人，农村243人、城市537人；采用基于可接受性理论框架的结构化问卷，以复合可接受性评分和单项总体可接受性两个指标评估，并分析居住地差异、既往HPV筛查经历关联及两指标相关性
全球宫颈癌消除可行性——数据与脚本
该数据集收录结构性指标、175个国家宫颈癌发病与死亡预测、情景蒙特卡洛模拟输出、成本估算及论文所用R脚本。仓库含CERVI_STRUCT数据集（270项指标）、编码手册、可复现材料与补充文件，支持验证和再利用
数据：经济成本与错失的机遇——比利时、厄瓜多尔和葡萄牙难以覆盖人群的宫颈癌筛查推广
宫颈癌仍是癌症相关死亡的重要原因，筛查覆盖不足是其主要驱动因素。教育干预可提高筛查接受度，尤其针对筛查不足人群，但其实施成本很少被纳入经济评估
VACCIN研究
该数据集包含VACCIN试验的重复数据。VACCIN研究主要旨在确定三剂佐剂九价HPV疫苗在治疗后两年随访中，对CIN II-III复发是否优于安慰剂
复现包：跨医疗数据集的概率校准与合成重采样基准-37060
用于执行 4,050 次拟合的 5x5 交叉验证实验网格的完整 Python 流水线脚本。完整的折外概率预测（约 43,600 行）与统计显著性检验输出
复现包：跨医疗数据集的概率校准与合成重采样基准
用于执行 4,050 次拟合的 5x5 交叉验证实验网格的完整 Python 流水线脚本。完整的折外概率预测（约 43,600 行）与统计显著性检验输出
宫颈癌风险分类
描述给出导致活检检查的宫颈癌风险因素列表，并提及美国宫颈癌发病与死亡、年龄分布、HPV 感染、社会经济与族裔差异以及筛查不足等事实（来源 Kaggle，Other (specified in description) 许可）
CCAgT数据集
该数据集包含9339张高分辨率宫颈细胞图像，采用AgNOR染色技术处理，每张图像分辨率达1600x1200，空间精度为0.111µm/像素，涵盖超过63,000个专家标注对象，支持图像分割和对象检测任务，主要用于机器学习在宫颈癌早期诊断与病理分析中的研究与应用。
宫颈癌数据集-2788
该数据集是一个包含宫颈癌相关临床数据、诊断指标及患者特征的多模态医学数据集，数据形式可能涉及临床表格、文本记录或数值指标，主要用于支持宫颈癌的疾病研究、风险预测模型构建、临床决策辅助以及机器学习在医疗健康领域的应用探索。
宫颈癌分割数据集
该数据集是一个包含宫颈癌医学影像（如图像模态）及其像素级标注的分割数据集，主要用于宫颈癌区域的图像分割研究，支持计算机辅助诊断和深度学习模型在医学图像分析领域的应用，帮助实现宫颈癌的早期检测和病灶精确定位。
