社区肺科医生肺结节管理数据集

数据集获取

源站：https://search.dataone.org/view/null

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 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。

数据说明

该数据集是一项关于社区肺科医生对肺结节（PNs）管理实践的多中心观察性研究记录。数据集包含377名年龄在40至89岁之间、因中等大小肺结节（8-20毫米）被转诊至18家不同地区社区肺科诊所的患者信息。数据内容包括患者人口统计学特征、肺结节恶性概率的预测模型计算结果（使用两种已验证模型）、诊断检查（如PET扫描、活检）的使用情况、手术干预记录以及最终病理诊断结果（良性或恶性）。数据来源于对社区医疗机构的实际临床记录回顾，旨在评估社区实践中肺结节的患病率、诊断测试应用及管理决策，并分析其与现有指南的依从性。该数据集主要用于肺结节临床管理、诊断策略优化、医疗质量评估及肺癌早期检测的相关研究。

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。