肺癌患者治疗前[18F]FDG-PET/CT中BMI、COPD与非肿瘤肺SUV关联的原始数据与R脚本

数据集获取

源站：https://doi.org/10.5282/ubm/data.454

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
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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。

数据说明

本研究项目旨在阐明肺癌患者治疗前[18F]FDG-PET/CT扫描中临床变量与肺标准化摄取值（SUV）之间的关联。该研究检测了240例肺癌患者肺部非肿瘤区域的SUV测量值，比较了SUVMEAN、SUVMAX、SUV95以及肺组织与肝组织和血池SUV的比值与各种患者特征和合并症的关系。分析的临床变量包括性别、年龄、BMI、吸烟状况、包年、COPD、肿瘤分期、既往肺部手术、既往肺部放疗、胸腔积液（PE）、心包积液（PCE）、II型糖尿病、哮喘、冠心病（CHD）和血液血红蛋白水平（Hb）。这项综合分析旨在揭示这些临床因素与肺癌患者肺SUV之间的相互作用，可能为制定更个性化、更有效的疾病管理策略提供依据。该数据集包含复现我学位论文中所述研究结果所需的基本组成部分。

其中包括一个README文件，概述了数据集的内容和使用说明，一个包含研究中所用数据集的队列文件，以及便于复现论文中所述分析的R脚本。这些资源旨在增强透明度和可复现性，使同行研究人员能够验证并基于原始研究文章（https://doi.org/10.3390/diagnostics14111139）的发现进行进一步探索。

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。