乳腺佩吉特病患者乳腺癌类器官附加文件4
该附加图像数据与乳腺佩吉特病患者来源类器官研究相关，可用于病理和类器官表征参考。由Dalian Medical University提供，来自figshare，包含1条数据记录，适用于分类任务。
基本信息
资源简介
乳腺佩吉特病患者乳腺癌类器官附加文件4
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Additional file 4 of Establishment and characterization of breast cancer organoids from a patient with mammary Paget’s disease》。配套论文《Practical consensus recommendatons for Paget’s disease in breast cancer》发表于 South Asian Journal of Cancer（2018），DOI：10.4103/sajc.sajc_107_18。项目资助方：The National Natural Science Foundation Natural Science Foundation of Shaanxi Provincial Department of Education (CN) Innovation Foundation of Dalian。源站首次发布：2020-08-04。
【数据内容】
源站原始描述：Additional file 4: Data S2. The somatic mutations of the organoids
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 13.58 KB。12935_2020_1459_MOESM4_ESM.xlsx：application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet，13.58 KB。数据集 DOI：10.6084/m9.figshare.12757435.v1。
【主题与分类】
源站学科分类：Cell Biology、Genetics、Molecular Biology、Biotechnology、Cancer。主题标签：Breast cancer、Paget’s disease、Organoid culture、Genome sequencing。
【适用方向】
影像类数据可用于医学图像分析模型（检测、分割、分类）的训练与评测，也可用于标注质量与成像参数相关性的研究。
【获取与许可】
源站页面：https://springernature.figshare.com/articles/dataset/Additional_file_4_of_Establishment_and_characterization_of_breast_cancer_organoids_from_a_patient_with_mammary_Paget_s_disease/12757435
使用许可：CC BY + CC0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Pan, Bo; Zhao, Dongyi; Liu, Yaqian; Li, Na; Song, Chen; Li, Ning; et al. (2020). Additional file 4 of Establishment and characterization of breast cancer organoids from a patient with mammary Paget’s disease. figshare. Dataset
【使用注意】
· 源站最后修改于 2024-02-13，引用时请注意版本时效。
下载信息
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暂未开放公开下载
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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）
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使用方式
数据集获取
源站：https://doi.org/10.6084/m9.figshare.12757435
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:
数据说明
该附加图像数据与乳腺佩吉特病患者来源类器官研究相关，可用于病理和类器官表征参考。
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。
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