CT 皮下脂肪与腹膜前脂肪厚度比值与前列腺癌最小数据集
该数据集为一项回顾性病例对照研究的最小去标识化数据，研究皮下脂肪与腹膜前脂肪厚度比值（S/P 比值）与前列腺癌的关系。共纳入 192 名参与者，包括 98 例经组织学确诊的前列腺腺癌男性与 94 名年龄可比的男性对照
基本信息
资源简介
CT 皮下脂肪与腹膜前脂肪厚度比值与前列腺癌最小数据集
Subcutaneous-to-preperitoneal fat thickness ratio on computed tomography and prostate cancer: minimal underlying dataset
该数据集为一项回顾性病例对照研究的最小去标识化数据，研究皮下脂肪与腹膜前脂肪厚度比值（S/P 比值）与前列腺癌的关系。共纳入 192 名参与者，包括 98 例经组织学确诊的前列腺腺癌男性与 94 名年龄可比的男性对照。数据涵盖年龄、身高、体重、体质指数等人体测量指标，剑突水平沿腹白线单一轴位 CT 层面的皮下与腹膜前脂肪厚度及衍生的 S/P 比值、C7 椎体水平脂肪厚度，以及可获得的空腹血糖、HbA1c、总胆固醇、LDL 与 HDL 胆固醇、甘油三酯等实验室指标；前列腺癌组另提供 PSA、Gleason 评分、ISUP 分级分组及前列腺外侵犯、淋巴结情况。可用于探索脂肪分布指标与前列腺癌风险的关联（来源 figshare，CC BY。
【数据集背景】
源站首次发布：2026-08-23。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：一项关于皮下脂肪与腹膜前脂肪厚度比值（S/P 比值）与前列腺癌的回顾性病例对照研究的最小去标识化数据集。该数据集包含 192 名参与者：98 名经组织学确诊的前列腺腺癌男性与 94 名年龄可比的男性对照。对每位参与者，提供人体测量数据（年龄、身高、体重、体质指数）、在剑突水平沿腹白线单一轴位计算机断层扫描层面获得的脂肪厚度测量值（皮下与腹膜前厚度、衍生的 S/P 比值，以及 C7 椎体水平的脂肪厚度），以及可获得的实验室数值（空腹血糖、HbA1c、总胆固醇、LDL 与 HDL 胆固醇、甘油三酯）。对于前列腺癌组，还额外提供 PSA、Gleason 评分、ISUP 分级分组，以及前列腺外侵犯、淋巴结
【数据结构与技术规格】
文件数 2 个，合计 20.84 KB。数据集 DOI：10.6084/m9.figshare.33317754.v1。
【主题与分类】
源站学科分类：Cancer diagnosis。主题标签：prostate cancer、preperitoneal fat、subcutaneous adipose tissue、abdominal wall fat index、body composition、computed tomography、visceral adiposity、case-control study。本站分类：肿瘤/前列腺癌。
【适用方向】
源站学科分类标注为 Cancer diagnosis。
【获取与许可】
源站页面：https://figshare.com/articles/dataset/Subcutaneous-to-preperitoneal_fat_thickness_ratio_on_computed_tomography_and_prostate_cancer_minimal_underlying_dataset/33317754
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：aksoy, onur; çırpın, rasim; yazıcı, gökhan; yılmaz, burçak; yılmaz, birnur (2026). Subcutaneous-to-preperitoneal fat thickness ratio on computed tomography and prostate cancer: minimal underlying dataset. figshare. Dataset
下载信息
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数据集获取
源站：https://doi.org/10.6084/m9.figshare.33317754.v1
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- 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 20.8 KB。
数据说明
支持一项关于皮下脂肪与腹膜前脂肪厚度比（S/P比值）与前列腺癌的回顾性病例对照研究的最小去标识化数据集。该数据集包含192名参与者：98名经组织学确诊为前列腺腺癌的男性，以及94名年龄相当的男性对照。对于每位参与者，数据集提供了人体测量学数据（年龄、身高、体重、体质指数）、在剑突水平沿腹白线单层轴位计算机断层扫描切片上获得的脂肪厚度测量值（皮下和腹膜前厚度、衍生的S/P比值，以及C7椎体水平的脂肪厚度），以及可获得的实验室值（空腹血糖、HbA1c、总胆固醇、LDL和HDL胆固醇、甘油三酯）。对于前列腺癌组，还额外提供了PSA、Gleason评分、ISUP分级分组，以及是否存在前列腺外侵犯、淋巴结转移和骨转移。未包含姓名、日期、方案编号、机构标识符或自由文本临床叙述；参与者仅通过任意顺序代码进行标识。
随附的README文件中提供了描述每个变量、其单位及编码的数据字典。伦理：经Biruni大学伦理委员会批准（批准号2024-BİAEK/21-98；2026年6月22日）。由于采用回顾性设计，免除了知情同意的要求，且记录在分析前已去标识化。这些数据支持相关手稿中报告的结果；重新使用这些数据时请引用该文章。
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
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