膀胱癌全球研究趋势、主题演化与热点（2016–2026）Scopus文献计量数据集
该数据集为膀胱癌文献计量研究配套的Scopus导出书目记录，检索时间单一以保证一致性与可复现性。数据包含标题、摘要、作者关键词、机构、引用、参考文献及出版元数据等完整书目信息，未对原始记录做人工消歧或改动
基本信息
资源简介
膀胱癌全球研究趋势、主题演化与热点（2016–2026）Scopus文献计量数据集
Scopus dataset for “Global Research Trends, Thematic Evolution, and Hotspots in Bladder Cancer: A Bibliometric Analysis (2016–2026)”
该数据集为膀胱癌文献计量研究配套的Scopus导出书目记录，检索时间单一以保证一致性与可复现性。数据包含标题、摘要、作者关键词、机构、引用、参考文献及出版元数据等完整书目信息，未对原始记录做人工消歧或改动。数据可作为Biblioshiny（Bibliometrix R包）与VOSviewer文献计量分析的主要输入，用于研究趋势、主题演化与热点识别，并支持透明度与数据核验（来源 figshare，CC BY 4.0 许可）。
【数据集背景】
项目资助方：None.。源站首次发布：2026-06-17。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：该数据集包含用于题为“Global Research Trends, Thematic Evolution, and Hotspots in Bladder Cancer: A Comprehensive Bibliometric Insight and Visualization Analysis (2016–2026)”研究的Scopus导出书目记录。数据在单一提取日期从Scopus数据库检索，以确保一致性和可复现性。数据集包含使用该研究中定义的检索策略检索到的所有记录的完整书目信息（例如标题、摘要、作者关键词、机构、引用、参考文献和出版元数据）。未对原始Scopus导出记录进行人工消歧或改动。该数据集被用作使用Biblioshiny（Bibliometrix R包）和VOSviewer进行的文献计量分析的主要输入。提供该数据集以支持透明度并允许对数据s进行验证
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 345.43 MB。数据集 DOI：10.6084/m9.figshare.32720466.v1。
【主题与分类】
源站学科分类：Cancer therapy (excl. chemotherapy and radiation therapy)、Cancer diagnosis。主题标签：Bibliometrics、Immunotherapy、Muscle Invasive Bladder Cancer、Non-Muscle Invasive Bladder Neoplasms、Urinary Bladder Neoplasms。本站分类：肿瘤。
【适用方向】
源站学科分类标注为 Cancer therapy (excl. chemotherapy and radiation therapy)、Cancer diagnosis。
【获取与许可】
源站页面：https://figshare.com/articles/dataset/Scopus_dataset_for_Global_Research_Trends_Thematic_Evolution_and_Hotspots_in_Bladder_Cancer_A_Bibliometric_Analysis_2016_2026_/32720466
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Farrokhi, Mehrdad; Heer, Rakesh (2026). Scopus dataset for “Global Research Trends, Thematic Evolution, and Hotspots in Bladder Cancer: A Bibliometric Analysis (2016–2026)”. figshare. Dataset
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站：https://doi.org/10.6084/m9.figshare.32720466.v1
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 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。
- OpenDataLab:
数据集大小约 345.4 MB。
数据说明
本数据集包含用于题为“膀胱癌的全球研究趋势、主题演变与热点：全面的文献计量洞察与可视化分析（2016–2026）”研究的Scopus导出文献记录。数据于单一提取日期从Scopus数据库检索获得，以确保一致性和可重复性。该数据集包含根据研究中定义的检索策略所检索到的所有记录的完整文献信息（例如，标题、摘要、作者关键词、所属机构、引文、参考文献和出版元数据）。未对Scopus导出的原始记录进行任何人工消歧或改动。该数据集被用作使用Biblioshiny（Bibliometrix R包）和VOSviewer进行的文献计量分析的主要输入。提供该数据集是为了支持透明度，并允许对数据选择与预处理步骤进行验证。任何后续分析输出（例如，网络图或可视化结果）均基于该数据集使用文献计量软件独立生成。
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。
需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连，提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
