头颈部局限性皮肤血管肉瘤多中心研究表格数据
该数据集来自日本开展的一项多中心回顾性研究，聚焦头颈部局限性皮肤血管肉瘤患者，包含临床特征、单变量与多变量分析、时间依赖Cox比例风险模型及相关数据
基本信息
资源简介
头颈部局限性皮肤血管肉瘤多中心研究表格数据
Tables for Localized Cutaneous Angiosarcoma of the Head and Neck: A Multicenter Study
该数据集来自日本开展的一项多中心回顾性研究，聚焦头颈部局限性皮肤血管肉瘤患者，包含临床特征、单变量与多变量分析、时间依赖Cox比例风险模型及相关数据。数据以表格形式提供，不含可识别个人身份的信息。可用于分析该罕见肿瘤的预后因素、评估治疗相关风险，并支持生存分析或预测建模等研究用途（来源 figshare，CC BY 4.0 许可）。
【数据集背景】
源站首次发布：2026-10-07。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：该数据集包含来自日本一项多中心回顾性研究的头颈部局限性皮肤血管肉瘤患者的临床特征、单变量和多变量分析、时间依赖Cox比例风险模型及相关数据。该数据集中不包含可识别的个人信息。
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 56.35 KB。数据集 DOI：10.6084/m9.figshare.32118790.v1。
【主题与分类】
源站学科分类：Other health sciences not elsewhere classified。主题标签：Angiosarcoma、Skin Cancer Treatment。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/Tables_for_Localized_Cutaneous_Angiosarcoma_of_the_Head_and_Neck_A_Multicenter_Study/32118790
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Nakano, Eiji (2026). Tables for Localized Cutaneous Angiosarcoma of the Head and Neck: A Multicenter Study. 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。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放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.32118790.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 56.4 KB。
数据说明
该数据集包含日本开展的一项多中心回顾性研究中，头颈部局限性皮肤血管肉瘤患者的临床特征、单变量和多变量分析、时间依赖性Cox比例风险模型及相关数据。本数据集中不包含任何可识别的个人信息。
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。
数据缺失？
依托陕西、四川两大基地，我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系，覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程，为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务？立即联系我们获取专业方案。
