附录S1：韩国男性肺癌个体化风险预测模型
包含韩国男性肺癌风险预测模型的评分系统表格和算法说明，用于个体化风险评估。
基本信息
资源简介
附录S1：韩国男性肺癌个体化风险预测模型
【一句话概览】
该资料为韩国男性肺癌个体化风险预测模型的附录 S1，包含详细评分系统。其中表 A 说明各表的应用方法，表 B 为评分表，依据 Cox 回归模型中的 β 系数估计值开发，用于预测肺癌风险。文件共 1 个，格式为 DOCX，合计大小 20.8 KB。源站标签为个体化、癌症、韩国、男性，分类涉及癌症、医学与生物技术，采用 CC BY 4.0 许可（来源 figshare，CC BY 4.0 许可）。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Appendix S1 - Individualized Risk Prediction Model for Lung Cancer in Korean Men》。配套论文《Individualized Risk Prediction Model for Lung Cancer in Korean Men》发表于 PLoS ONE（2013），DOI：10.1371/journal.pone.0054823。源站首次发布：2013-02-07。
【数据内容】
源站原始描述：Detailed scoring system for our lung cancer risk prediction model. Table A. Application of Tables. Table B. Score sheets were developed to predict the lung cancer risk from the β-coefficient estimates in the Cox regression model (Table 3). (DOCX)
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：我们肺癌风险预测模型的详细评分系统。表A. 表格的应用。表B. 评分表是根据Cox回归模型中的β系数估计值（表3）开发的，用于预测肺癌风险。 （DOCX）
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 20.75 KB。Appendix_S1.docx：application/vnd.openxmlformats-officedocument.wordprocessingml.document，20.75 KB。数据集 DOI：10.1371/journal.pone.0054823.s001。
【主题与分类】
源站学科分类：Cancer、Medicine、Biotechnology。主题标签：individualized、cancer、korean、men。
【适用方向】
文本类数据可用于医学自然语言处理，如命名实体识别、信息抽取与文本分类。
【获取与许可】
源站页面：https://plos.figshare.com/articles/dataset/Individualized_Risk_Prediction_Model_for_Lung_Cancer_in_Korean_Men__/156158
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Park, Sohee; Nam, Byung-Ho; Yang, Hye-Ryung; An Lee, Ji; Lim, Hyunsun; Tae Han, Jun; et al. (2015). Appendix S1 - Individualized Risk Prediction Model for Lung Cancer in Korean Men. PLOS ONE. Dataset
【使用注意】
· 源站最后修改于 2023-06-01，引用时请注意版本时效。
下载信息
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使用方式
数据集获取（Figshare）
- 源站标题：Appendix S1 - Individualized Risk Prediction Model for Lung Cancer in Korean Men
- DOI：10.1371/journal.pone.0054823.s001
- 发布日期：2013-02-07
- 文件数：1 个
- 文件总体积：20.75 KB
- 源站页面：https://plos.figshare.com/articles/dataset/Individualized_Risk_Prediction_Model_for_Lung_Cancer_in_Korean_Men__/156158
命令行下载
curl -L -o "Appendix_S1.docx" "https://ndownloader.figshare.com/files/483563"
文件清单
Appendix_S1.docx（20.75 KB）
文件总体积 20.75 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
Detailed scoring system for our lung cancer risk prediction model. Table A. Application of Tables. Table B. Score sheets were developed to predict the lung cancer risk from the β-coefficient estimates in the Cox regression model (Table 3).
(DOCX)
许可
CC BY 4.0
引用
学术使用请引用 DOI 10.1371/journal.pone.0054823.s001（source: https://plos.figshare.com/articles/dataset/Individualized_Risk_Prediction_Model_for_Lung_Cancer_in_Korean_Men__/156158）。
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