小细胞肺癌
该数据集为小细胞肺癌患者生存数据，包含62例Arm A患者（15例右删失）和59例Arm B患者（8例右删失），记录年龄、生存时间及删失指示
基本信息
资源简介
小细胞肺癌
Small Cell Lung Cancer
该数据集为小细胞肺癌患者生存数据，包含62例Arm A患者（15例右删失）和59例Arm B患者（8例右删失），记录年龄、生存时间及删失指示。数据源自doi.org，由Poynor与Kottas于2017年发布，用于采用Gamma核的Dirichlet过程混合模型分析，重点推断平均剩余寿命函数，可支撑生存分析与预测建模研究（来源 DOI 解析，MIT License 许可）。
【数据集背景】
源站首次发布：2017。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：这些数据在（Ying et al., 1995）中描述，最初收集于（Maksymuik et al., 1994）。患者被随机分配到称为Arm A和Arm B的两种治疗之一。Arm A患者接受顺铂（P）后接依托泊苷（E），而Arm B患者接受（E）后接（P）。Arm A共有62名患者，其中15个右删失生存时间，而Arm B由59名患者组成，其中8个右删失生存时间。数据集中记录的变量为：- age：患者入组时的年龄（岁）- time：患者的生存时间（天）- cens：生存时间指示符 - 0表示观测到，1表示右删失。我们使用带有Gamma核分布的Dirichlet过程混合模型（Poynor and Kottas, 2017）分析这些数据。我们工作的主要重点是获得平均剩余寿命函数的推断。我们的
【主题与分类】
主题标签：Cancer。本站分类：肿瘤/肺癌。
【获取与许可】
源站页面：https://figshare.com/articles/dataset/Small_Cell_Lung_Cancer/5619436/1
使用许可：MIT License。
下载信息
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数据集获取
源站：https://doi.org/10.6084/m9.figshare.5619436.v1
标准获取流程：
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- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 部分平台提供 SDK，例如：
- 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
这些数据在(Ying et al., 1995)中有所描述，最初收集于(Maksymuik et al., 1994)。患者被随机分配到称为A组和B组的两种治疗之一。A组患者接受顺铂(P)后接依托泊苷(E)，而B组患者接受(E)后接(P)。A组共有62名患者，其中15个为右删失生存时间；B组由59名患者组成，其中8个为右删失生存时间。数据集中记录的变量包括：- 年龄(age)：患者入组时的年龄(岁) - 时间(time)：患者的生存时间(天) - 删失指示符(cens)：生存时间指示符——0表示观测到，1表示右删失。我们使用带有伽马核分布的狄利克雷过程混合模型(Poynor and Kottas, 2017)分析这些数据。我们工作的主要重点是对平均剩余寿命函数进行推断。我们的代码通过github共享(见参考文献中的链接)。期刊参考文献：Jett, R, J D Earle, J Q Su, F A Diegert, J A Mailliard, C G Kardinal, J E Krook, M H Veeder, and M Wiesenfeld.
顺铂联合依托泊苷在小细胞肺癌中的序贯与疗程安排效应：北方中心癌症治疗组随机临床试验结果。A W Maksymiuk, J Journal of Clinical Oncology 1994 12:1, 70-76 Poynor V. 和 Kottas A.（2017）。生存分析中平均剩余寿命函数的非参数贝叶斯推断。投稿于Biostatistics。arXiv:1411.7481 [stat.ME]。Ying, Z., S. H. Jung 和 L. J. Wei。中位数回归模型下的生存分析。Journal of the American Statistical Association，第90卷，第429期（1995年3月），第178-184页。
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
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