补充图I：黑色素瘤5年全因死亡率Kaplan-Meier曲线
黑色素瘤患者黑人与白人5年全因死亡率的Kaplan-Meier曲线图数据。
基本信息
资源简介
补充图I：黑色素瘤5年全因死亡率Kaplan-Meier曲线
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Supplemental Figure I. Kaplan-Meyer Curve 5-Year All-Cause Mortality》。源站首次发布：2023。
【数据内容】
源站原始描述：Black versus white Melanoma Kaplan-Meyer Curve 5-Year All-Cause Mortality
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：黑人与白人黑色素瘤Kaplan-Meier曲线5年全因死亡率。
【适用方向】
影像类数据可用于医学图像分析模型（检测、分割、分类）的训练与评测，也可用于标注质量与成像参数相关性的研究。
【获取与许可】
源站页面：https://data.mendeley.com/datasets/kf6jhcy792/1
使用许可：Creative Commons Attribution 4.0 International。
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：http://doi.org/10.17632/kf6jhcy792.1
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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