支持腹膜后去分化脂肪肉瘤乳腺转移病例报告的脱敏临床数据集
内容涵盖临床时间线（初始诊断、手术治疗、全身治疗、放疗及随访复发事件）、多份病理标本的免疫组化结果（MDM2、CDK4、S-100、CD34、Ki-67 等标志物）、分子检测结果、影像测量与手术细节
基本信息
资源简介
支持腹膜后去分化脂肪肉瘤乳腺转移病例报告的脱敏临床数据集
De-identified clinical dataset supporting "Breast metastasis from retroperitoneal dedifferentiated liposarcoma: a case report"
本数据集为支持病例报告《Breast metastasis from retroperitoneal dedifferentiated liposarcoma: a case report》的脱敏临床、病理与分子数据，以单个 Excel 文件提供。内容涵盖临床时间线（初始诊断、手术治疗、全身治疗、放疗及随访复发事件）、多份病理标本的免疫组化结果（MDM2、CDK4、S-100、CD34、Ki-67 等标志物）、分子检测结果、影像测量与手术细节。可用于去分化脂肪肉瘤乳腺转移的临床特征梳理、病理与分子标志物分析，以及病例报告相关数据的复现与教学参考（来源 figshare，CC BY 4.0 许可）。
【数据集背景】
源站首次发布：2026-07-29。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：支持病例报告《Breast metastasis from retroperitoneal dedifferentiated liposarcoma: a case report》（Discover Oncology，Submission ID: 5835b93e-1a52-4e79-9b85-ad3367166424）研究结果的脱敏临床、病理和分子数据。数据集内容：该 Excel 数据集包含与腹膜后去分化脂肪肉瘤乳腺转移相关的匿名临床信息、病理发现、分子检测结果、影像测量和手术细节。数据集包括：1. Clinical_Timeline：临床病程，包括初始诊断、手术治疗、全身治疗、放疗以及随访期间的复发事件。2. IHC_Results：来自多个病理标本的免疫组化结果，包括 MDM2、CDK4、S-100、CD34、Ki-67 及其他相关标志物。3. Molecular_Results：分子发现
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 20.71 KB。数据集 DOI：10.6084/m9.figshare.33107999.v1。
【主题与分类】
源站学科分类：Other health sciences not elsewhere classified。主题标签：dedifferentiated liposarcoma、breast metastasis、retroperitoneal sarcoma、soft tissue sarcoma、MDM2 amplification、CDK4 amplification、clinical dataset、case report、pathology、molecular analysis。本站分类：肿瘤。
【适用方向】
源站学科分类标注为 Other health sciences not elsewhere classified。
【获取与许可】
源站页面：https://figshare.com/articles/dataset/De-identified_clinical_dataset_supporting_Breast_metastasis_from_retroperitoneal_dedifferentiated_liposarcoma_a_case_report_/33107999
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Li, Jinglei (2026). De-identified clinical dataset supporting "Breast metastasis from retroperitoneal dedifferentiated liposarcoma: a case report". figshare. Dataset
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源站：https://doi.org/10.6084/m9.figshare.33107999.v1
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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:
数据集大小约 20.7 KB。
数据说明
支持病例报告《腹膜后去分化脂肪肉瘤乳腺转移：一例病例报告》（Discover Oncology，投稿编号：5835b93e-1a52-4e79-9b85-ad3367166424）研究结果的去标识化临床、病理及分子数据。数据集内容：本Excel数据集包含与腹膜后去分化脂肪肉瘤乳腺转移相关的匿名化临床信息、病理学发现、分子检测结果、影像学测量数据及手术细节。数据集包括：1. Clinical_Timeline：临床病程，包括初始诊断、手术治疗、全身治疗、放疗及随访期间的复发事件。2. IHC_Results：来自多个病理标本的免疫组化结果，包括MDM2、CDK4、S-100、CD34、Ki-67及其他相关标志物。3. Molecular_Results：分子学发现，包括MDM2/CDK4扩增的FISH结果。4. Imaging_Measurements：来自影像学检查的纵向肿瘤测量数据，包括PET/CT、CT及乳腺超声。5.
病理_手术：组织学发现、肿瘤分级、手术操作及病理评估结果。6. 自述文件：数据字典、变量定义、匿名化信息、伦理批准信息及许可信息。去标识化声明：所有患者标识符均已移除。本数据集中不包含姓名、医院识别号、出生日期或其他可直接识别信息。伦理与知情同意：本研究经复旦大学附属中山医院伦理委员会批准。已获得书面知情同意，用于发表病例报告及存储去标识化临床数据。未包含数据：由于患者隐私考虑，未存储原始测序文件、原始病理图像及放射影像文件。资助：国家自然科学基金（青年科学基金项目
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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