淋巴水肿测量数据集（包括治疗期间）
该数据集是一个临床医学表格数据集，包含乳腺癌术后淋巴水肿患者双臂在不同位置的重复周长测量数据，记录了2011年至2019年间斯特拉斯堡大学医院患者的临床评估信息，主要用于淋巴水肿的病情监测、治疗效果分析以及医疗数字孪生技术的研究与应用。
基本信息
资源简介
淋巴水肿测量数据集（包括治疗期间）
【数据内容】
源站原始描述：This dataset consists of 16 tables of measurements of the evolution of the two arms of women who underwent a mastectomy of one breast at the University Hospitals of Strasbourg (HUS) between 2011 and 2019, and who presented a lymphedema. The measurements correspond to repeated averages of perimeters (in cm) of the arms in different positions from the shoulder (indicated by a number in cm)
【获取与许可】
源站页面：https://ieee-dataport.org/documents/lymphedema-measurements-including-periods-curative-treatments
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://ieee-dataport.org/documents/lymphedema-measurements-including-periods-curative-treatments
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 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
该数据集包含2011年至2019年间在法国斯特拉斯堡大学医院接受单侧乳房切除术并出现淋巴水肿的女性患者双臂演变过程的测量数据。数据集由16个表格组成，记录了患者手臂在不同位置（以距离肩部的厘米数表示）的重复平均周长测量值（单位：厘米）。数据来源于临床测量，并已由索邦大学、Quantmetry公司、图卢兹数学研究所及斯特拉斯堡大学医院联合用于数字孪生连接对象的研究，相关成果已于2020年提交至IEEE Access期刊。该数据集主要应用于淋巴水肿的临床监测、治疗效果评估及医疗数字孪生模型开发等领域。
数据加载示例（表格/文本类）
import pandas as pd, glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.csv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tsv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.xlsx"), recursive=True))
print("数据文件:", files)
df = pd.read_csv(files[0])
print(df.shape); print(df.columns.tolist()); print(df.head(3))
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