脑转移瘤基因组学
数据围绕非小细胞肺癌（NSCLC）患者脑转移的预测因素，对 L1 HU 值进行多变量线性回归分析，涉及 body mass index、bone mineral density 等变量
基本信息
资源简介
脑转移瘤基因组学
Multivariable linear regression analysis of L1 HU value according to predictive factors for brain metastasis in patients with NSCLC.
该数据集来自 plos.figshare.com，包含 1 个文件（Table 2.xls），对应 PLOS ONE 2019 年论文的补充表格。数据围绕非小细胞肺癌（NSCLC）患者脑转移的预测因素，对 L1 HU 值进行多变量线性回归分析，涉及 body mass index、bone mineral density 等变量。该数据可用于复现或参考脑转移相关影像与临床指标的回归建模，但样本量、变量取值与完整字段源站未提供（来源 figshare，CC BY 4.0 许可）。
【数据集背景】
配套论文《Paradoxical relationship between body mass index and bone mineral density in patients with non–small cell lung cancer with brain metastasis》发表于 PLOS ONE（2019），DOI：10.1371/journal.pone.0218825。源站首次发布：2019-06-21。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：根据 NSCLC 患者脑转移的预测因素，对 L1 HU 值进行多变量线性回归分析。
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 9.73 KB。数据集 DOI：10.1371/journal.pone.0218825.t002。
【主题与分类】
源站学科分类：Biophysics、Biochemistry、Medicine、Cell Biology、Molecular Biology、Neuroscience。主题标签：body mass index、brain metastasis、HR、link brain metastases、brain metastases、BMD、BMI、NSCLC patients、purpose Low body mass index、CI。本站分类：肿瘤/肺癌。
【适用方向】
源站学科分类标注为 Biophysics、Biochemistry、Medicine、Cell Biology、Molecular Biology、Neuroscience。
【获取与许可】
源站页面：https://plos.figshare.com/articles/dataset/Multivariable_linear_regression_analysis_of_L1_HU_value_according_to_predictive_factors_for_brain_metastasis_in_patients_with_NSCLC_/8308964
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Nam, Min Woo; Min Kim, Jae; Cheong, Jin Hwan; Ryu, Je Il; Han, Myung-Hoon (2019). Multivariable linear regression analysis of L1 HU value according to predictive factors for brain metastasis in patients with NSCLC.. PLOS ONE. Dataset
【使用注意】
· 源站最后修改于 2023-06-05，引用时请注意版本时效。
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（Figshare）
- 源站标题：Multivariable linear regression analysis of L1 HU value according to predictive factors for brain metastasis in patients with NSCLC.
- DOI：10.1371/journal.pone.0218825.t002
- 发布日期：2019-06-21
- 文件数：1 个
- 文件总体积：9.73 KB
- 源站页面：https://plos.figshare.com/articles/dataset/Multivariable_linear_regression_analysis_of_L1_HU_value_according_to_predictive_factors_for_brain_metastasis_in_patients_with_NSCLC_/8308964
命令行下载
curl -L -o "Table 2.xls" "https://ndownloader.figshare.com/files/15567659"
文件清单
Table 2.xls（9.73 KB）
文件总体积 9.73 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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
数据说明
Multivariable linear regression analysis of L1 HU value according to predictive factors for brain metastasis in patients with NSCLC.
许可
CC BY 4.0
引用
学术使用请引用 DOI 10.1371/journal.pone.0218825.t002（source: https://plos.figshare.com/articles/dataset/Multivariable_linear_regression_analysis_of_L1_HU_value_according_to_predictive_factors_for_brain_metastasis_in_patients_with_NSCLC_/8308964）。
数据缺失？
依托陕西、四川两大基地，我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系，覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程，为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务？立即联系我们获取专业方案。
