子宫内膜癌术前风险分层数据集
该数据集是一个多模态医学数据集，包含临床、病理和影像学等多种数据，专门用于子宫内膜癌术前风险评估，特别是通过ENDORISK贝叶斯网络预测淋巴结转移，适用于肿瘤学研究和临床辅助决策。
基本信息
资源简介
子宫内膜癌术前风险分层数据集
【数据内容】
源站原始描述：Imputed dataset used for development of ENDORISK Bayesian network, to predict lymph node metastasis in endometrial cancer. These data were retrospectively collected from ten participating centers
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：用于开发ENDORISK贝叶斯网络以预测子宫内膜癌淋巴结转移的插补数据集。这些数据是从十个参与中心回顾性收集的...
【获取与许可】
源站页面：https://b2find.eudat.eu/dataset/67a9210e-7640-51a7-8d98-e0f316f459cb
下载信息
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提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
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使用方式
数据集获取
源站：https://b2find.eudat.eu/dataset/67a9210e-7640-51a7-8d98-e0f316f459cb
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- 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
该数据集是用于开发ENDORISK贝叶斯网络以预测子宫内膜癌淋巴结转移的输入数据集。数据回顾性地从十个医疗中心收集，包含临床、病理和影像学等多模态信息，如患者年龄、肿瘤分级、影像特征等。该数据集主要用于支持子宫内膜癌术前风险评估和淋巴转移预测，适用于医学研究、临床决策辅助及风险模型构建等方向。
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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