基于多模态术前数据的胆囊癌生存预测模型数据集

数据集获取（Figshare）

• 源站标题：Gallbladder_Cancer_Survival_Prediction_Model_Based_on_Multimodal_Preoperative_Data
• DOI：10.6084/m9.figshare.21546135.v2
• 发布日期：2022-11-12
• 文件数：1 个
• 文件总体积：34.62 KB
• 源站页面：https://figshare.com/articles/dataset/Gallbladder_Cancer_Survival_Prediction_Model_Based_on_Multimodal_Preoperative_Data/21546135

命令行下载

curl -L -o "Gallbladder_Cancer_Survival_Prediction_Model_Based_on_Multimodal_Preoperative_Data.zip" "https://ndownloader.figshare.com/files/38192793"

文件清单

• Gallbladder_Cancer_Survival_Prediction_Model_Based_on_Multimodal_Preoperative_Data.zip（34.62 KB）

文件总体积 34.62 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

clinical data of 195 patients

许可

CC BY 4.0

引用

学术使用请引用 DOI 10.6084/m9.figshare.21546135.v2（source: https://figshare.com/articles/dataset/Gallbladder_Cancer_Survival_Prediction_Model_Based_on_Multimodal_Preoperative_Data/21546135）。