国际特发性炎症性肌病相关癌症筛查指南在皮肌炎患者中检出多数恶性肿瘤:三级医疗中心队列的回顾性表现

该数据集为一项回顾性研究的补充材料,评估国际特发性炎症性肌病相关癌症筛查指南在三级医疗中心皮肌炎患者队列中检出恶性肿瘤的实际表现

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2025-04-08 更新
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其他预测皮肌炎恶性肿瘤筛查特发性炎症性肌病指南性能评估回顾性队列补充材料
International Guideline for Idiopathic Inflammatory Myopathy-Associated Cancer Screening Recommendations Detect Most Malignancies in Dermatomyositis Patients: Retrospective Performance in a Tertiary-Care Center Cohort

基本信息

模态
其他
大小
0.000170763 GB
任务类型
预测
创建/更新时间
2025-04-08
版本
v1

资源简介

国际特发性炎症性肌病相关癌症筛查指南在皮肌炎患者中检出多数恶性肿瘤:三级医疗中心队列的回顾性表现

International Guideline for Idiopathic Inflammatory Myopathy-Associated Cancer Screening Recommendations Detect Most Malignancies in Dermatomyositis Patients: Retrospective Performance in a Tertiary-Care Center Cohort

该数据集为一项回顾性研究的补充材料,评估国际特发性炎症性肌病相关癌症筛查指南在三级医疗中心皮肌炎患者队列中检出恶性肿瘤的实际表现。内容涵盖方法、结果、讨论、图表等补充文档,可用于了解该筛查指南在真实临床队列中的敏感性与应用效果,为皮肌炎患者恶性肿瘤筛查策略的参考与后续研究提供材料(来源 Mendeley Data)。

【数据集背景】

源站首次发布:2025-04-08。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):补充材料(方法、结果、讨论、图、表)

【数据结构与技术规格】

文件数 1 个,合计 170.76 KB。数据集 DOI:10.17632/2hgj8935fr.1。

【主题与分类】

主题标签:皮肌炎、恶性肿瘤筛查、特发性炎症性肌病、指南性能评估、回顾性队列、补充材料。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://data.mendeley.com/datasets/2hgj8935fr

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源站:https://data.mendeley.com/datasets/2hgj8935fr/1

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    • 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。

数据集大小约 170.8 KB。

数据说明

Anthony Fernandez (2025). International Guideline for Idiopathic Inflammatory Myopathy-Associated Cancer Screening Recommendations Detect Most Malignancies in Dermatomyositis Patients: Retrospective Performance in a Tertiary-Care Center Cohort [Dataset]. http://doi.org/10.17632/2hgj8935fr.1

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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