使用DFASGCNS与现有方法比较的卵巢癌预后预测结果
卵巢癌预后预测的DFASGCNS方法与现有方法对比结果（百分比）。
基本信息
资源简介
使用DFASGCNS与现有方法比较的卵巢癌预后预测结果
【数据集背景】
本数据集源站标题为《The results of prognosis prediction for ovarian cancer using DFASGCNS compared to existing methods (%).》。配套论文《DFASGCNS: A prognostic model for ovarian cancer prediction based on dual fusion channels and stacked graph convolution》发表于 PLOS ONE（2024），DOI：10.1371/journal.pone.0315924。源站首次发布：2024-12-16。
【数据内容】
源站原始描述：The results of prognosis prediction for ovarian cancer using DFASGCNS compared to existing methods (%)
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 5.63 KB。Table 7.xls：application/vnd.ms-excel，5.63 KB。数据集 DOI：10.1371/journal.pone.0315924.t007。
【主题与分类】
源站学科分类：Genetics、Biological Sciences not elsewhere classified、Information Systems not elsewhere classified、Mathematical Sciences not elsewhere classified、Cancer。主题标签：severely affecting treatment、nonspecific early symptoms、integrating multiple types、experimental results demonstrate、dual fusion channels、allocate different weights、survival subgroups predicted、model &# 8217、omics data aids、different omics data。
【适用方向】
结构化表格数据可直接用于统计建模、特征工程与队列分析。
【获取与许可】
源站页面：https://plos.figshare.com/articles/dataset/The_results_of_prognosis_prediction_for_ovarian_cancer_using_DFASGCNS_compared_to_existing_methods_/28036892
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Wang, Huiqing; Han, Xiao; Niu, Shuaijun; Cheng, Hao; Ren, Jianxue; Duan, Yimeng (2024). The results of prognosis prediction for ovarian cancer using DFASGCNS compared to existing methods (%).. PLOS ONE. Dataset
下载信息
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使用方式
数据集获取（Figshare）
- 源站标题：The results of prognosis prediction for ovarian cancer using DFASGCNS compared to existing methods (%).
- DOI：10.1371/journal.pone.0315924.t007
- 发布日期：2024-12-16
- 文件数：1 个
- 文件总体积：5.63 KB
- 源站页面：https://plos.figshare.com/articles/dataset/The_results_of_prognosis_prediction_for_ovarian_cancer_using_DFASGCNS_compared_to_existing_methods_/28036892
命令行下载
curl -L -o "Table 7.xls" "https://ndownloader.figshare.com/files/51220754"
文件清单
Table 7.xls（5.63 KB）
文件总体积 5.63 KB（源站 API 实测）。
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。
数据说明
The results of prognosis prediction for ovarian cancer using DFASGCNS compared to existing methods (%).
许可
CC BY 4.0
引用
学术使用请引用 DOI 10.1371/journal.pone.0315924.t007（source: https://plos.figshare.com/articles/dataset/The_results_of_prognosis_prediction_for_ovarian_cancer_using_DFASGCNS_compared_to_existing_methods_/28036892）。
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