纪念斯隆-凯特琳癌症中心骨与软组织肉瘤临床分析数据集
收集了MSKCC在2010至2020年间确诊的骨及软组织肿瘤患者的临床追踪结构化表格数据，重点覆盖了未分化多形性肉瘤（UPS）的级别、发病部位、治疗方案及生存预后（NED/AWD/D）评估。由Memorial Sloan Kettering Cancer Center提供，来自Kaggle，包含412条数据记录，适用于分类任务，许可证为CC BY 4.0。
基本信息
资源简介
纪念斯隆-凯特琳癌症中心骨与软组织肉瘤临床分析数据集
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Bone Tumor 🦴🧪》。源站首次发布：2023-09-25。
【数据内容】
源站原始描述：This dataset contains information on bone tumors. The data was collected from patients at the Memorial Sloan Kettering Cancer Center (MSKCC). The dataset includes the following information: - Patient ID: A unique identifier for each patient. - Sex: The patient''s sex. - Age: The patient''s age at the time of diagnosis. - Grade: The grade of the tumor, which is a measure of how aggressive the tumor is. - Histological type: The type of tumor, such as osteosarcoma or Ewing sarcoma. - MSKCC type: The…
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 54.33 KB。
【主题与分类】
主题标签：cancer、health conditions、healthcare。
【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://www.kaggle.com/datasets/antimoni/bone-tumor
使用许可：CC0: Public Domain。
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。
需登录公开下载
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。
暂未开放有偿下载
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
方式一：KaggleHub（Python，推荐 AI Agent 使用）
# 前置依赖: pip install kagglehub
import kagglehub
path = kagglehub.dataset_download("antimoni/bone-tumor")
print("数据已下载至:", path)
方式二：Kaggle CLI（命令行）
# 前置条件: 注册 Kaggle 账号, Settings > API > Create New Token
# 将 kaggle.json 放到 ~/.kaggle/ 并 chmod 600
pip install kaggle
kaggle datasets download -d antimoni/bone-tumor
unzip bone-tumor.zip -d bone-tumor/
数据集大小约 0.01 GB。
数据说明
收集了MSKCC在2010至2020年间确诊的骨及软组织肿瘤患者的临床追踪结构化表格数据，重点覆盖了未分化多形性肉瘤（UPS）的级别、发病部位、治疗方案及生存预后（NED/AWD/D）评估。
数据加载示例（表格/文本类）
import pandas as pd, glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.csv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tsv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.xlsx"), recursive=True))
print("数据文件:", files)
df = pd.read_csv(files[0])
print(df.shape); print(df.columns.tolist()); print(df.head(3))
许可
CC BY 4.0
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