鼻癌SEER登记数据
SEER是鼻癌人群研究的重要数据来源，适合发病率、组织学、分期、治疗模式和长期生存分析。
基本信息
资源简介
鼻癌SEER登记数据
【一句话概览】
SEER 收集基于人群的癌症登记处的癌症发病数据，覆盖约 45.9% 的美国人口。这些登记处采集患者人口统计学信息、原发肿瘤部位、肿瘤形态、诊断分期和首程治疗等数据，并对患者进行生命状态随访。该数据集标签涵盖癌症、发病、基于人群、登记处、SEER、流行病学和肿瘤学（来源 seer.cancer.gov）。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《SEER Incidence Data, 1975-2023》。
【数据内容】
源站原始描述：SEER collects cancer incidence data from population-based cancer registries covering approximately 45.9 percent of the U.S. population. The SEER registries collect data on patient demographics, primary tumor site, tumor morphology, stage at diagnosis, and first course of treatment, and they follow up with patients for vital status
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：SEER从基于人群的癌症登记处收集癌症发病数据，覆盖约45.9%的美国人口。SEER登记处收集患者人口统计学信息、原发肿瘤部位、肿瘤形态、诊断时的分期及首次治疗方案等数据，并对患者进行生存状态随访。
【主题与分类】
主题标签：cancer、incidence、population-based、registry、SEER、epidemiology、oncology。
【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://seer.cancer.gov/data/
下载信息
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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。
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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）
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使用方式
数据集获取
源站：https://seer.cancer.gov/data/
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
美国癌症登记数据，可按鼻腔癌和鼻旁窦癌部位筛选病例、治疗和生存信息。
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))
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