卵巢癌生存分析数据集

该数据集是一个包含卵巢癌患者临床随访信息的医学数据集，数据模态为临床表格数据，包含生存时间、生存状态及临床病理特征等变量，主要用于卵巢癌的生存分析研究、预后因素识别和临床决策支持等医学研究领域。

github

2023-09-29 更新

卵巢癌研究生存分析

Survival Analysis of Ovarian Cancer Datasets

基本信息

大小

0.000779 GB

创建/更新时间

2023-09-29

版本

master

资源简介

卵巢癌生存分析数据集

【数据集背景】

本数据集源站标题为《NesamMagdi/Survival-Analysis-of-Ovarian-Cancer-datasets》。源站首次发布：2019-10-19。

【数据内容】

源站原始描述：Data set available in R Software

【获取与许可】

源站页面：https://github.com/NesamMagdi/Survival-Analysis-of-Ovarian-Cancer-datasets

原始链接

https://github.com/NesamMagdi/Survival-Analysis-of-Ovarian-Cancer-datasets

访问原始数据

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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

git clone https://github.com/NesamMagdi/Survival-Analysis-of-Ovarian-Cancer-datasets.git

curl -L -o repo.zip https://github.com/NesamMagdi/Survival-Analysis-of-Ovarian-Cancer-datasets/archive/refs/heads/master.zip
unzip repo.zip

源站 README 摘录（使用方式）

Survival-Analysis-of-Ovarian-Cancer-datasets

Data set available in R Software

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