口腔潜在恶性疾患恶变分子决定因素

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE302239

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 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。

数据说明

本研究探讨了口腔潜在恶性疾患（OPMDs）的恶变风险，如白斑、红斑、增殖性疣状白斑及口腔黏膜下纤维化。尽管病变大小和异型增生分级等因素已被评估，但尚无一项被证实能可靠预测癌症的发生。基于为头颈部鳞状细胞癌（HNSCC）开发的六亚型分类系统，对样本进行了分子分型。其中，Cl3-缺氧亚型被确定为特别高风险，其中位恶变时间为30.1个月。该研究还调查了瘤内微生物群的存在及其与炎症基因特征的相互作用，两者均显示与恶性进展存在显著关联。这些见解强调了肿瘤微环境——特别是缺氧和微生物动态——的关键作用，并为预防高风险OPMD病例恶变提出了潜在的生物标志物和治疗策略。

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。