Name: Margins_for publication_2018.xls
Creator: figshare
License: CC BY 4.0

基本信息

模态

表格

大小

0.000303616 GB

许可

CC BY 4.0

创建/更新时间

2021-02-22

版本

v1

资源简介

Margins_for publication_2018.xls

【一句话概览】

本数据集是 figshare 公开的结构化表格数据集，收录 1 个文件、合计 303.62 KB，主题涵盖 Colon cancer、Colorectal、Surgery、Oncology、Surgical margins，可用于统计建模、特征工程与队列分析，CC BY 4.0 许可开放获取。

【数据集背景】

源站首次发布：2021-02-22。

【数据内容】

源站原始描述：Colorectal cancer anonymized databaseColorectal cancer margins

中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：结直肠癌匿名化数据库结直肠癌切缘

【数据结构与技术规格】

文件数 1 个，合计 303.62 KB。Margins_for publication_2018.xls：application/vnd.ms-excel，303.62 KB。数据集 DOI：10.6084/m9.figshare.14072156.v1。

【主题与分类】

源站学科分类：Surgery、Cancer therapy (excl. chemotherapy and radiation therapy)。主题标签：Colon cancer、Colorectal、Surgery、Oncology、Surgical margins、Surgery。

【适用方向】

结构化表格数据可直接用于统计建模、特征工程与队列分析。

【获取与许可】

源站页面：https://figshare.com/articles/dataset/Margins_for_publication_2018_xls/14072156

使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。

规范引用：Lee, Kai Yin (2021). Margins_for publication_2018.xls. figshare. Dataset

【使用注意】

· 源站最后修改于 2021-03-22，引用时请注意版本时效。

原始链接

https://figshare.com/articles/dataset/Margins_for_publication_2018_xls/14072156

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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（Figshare）

源站标题：Margins_for publication_2018.xls
DOI：10.6084/m9.figshare.14072156.v1
发布日期：2021-02-22
文件数：1 个
文件总体积：303.62 KB
源站页面：https://figshare.com/articles/dataset/Margins_for_publication_2018_xls/14072156

命令行下载

curl -L -o "Margins_for publication_2018.xls" "https://ndownloader.figshare.com/files/26559206"

文件清单

Margins_for publication_2018.xls（303.62 KB）

文件总体积 303.62 KB（源站 API 实测）。

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