基于脱落细胞学的口腔白斑定量风险分层
该数据集整合了脱落细胞学、组织病理学和临床表格等多模态医学数据,包含正常受试者、口腔白斑患者和口腔鳞状细胞癌患者的样本,通过专家指导的数据处理与机器学习方法构建风险分层模型,主要用于口腔白斑的定量风险评估、早期癌症诊断辅助以及临床随访策略优化。

基本信息
资源简介
基于脱落细胞学的口腔白斑定量风险分层
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Quantitative Risk Stratification of Oral Leukoplakia with Exfoliative Cytology》。配套论文《Quantitative Risk Stratification of Oral Leukoplakia with Exfoliative Cytology》发表于 PLOS ONE(2015),DOI:10.1371/journal.pone.0126760。源站首次发布:2015-05-15。
【数据内容】
源站原始描述:Exfoliative cytology has been widely used for early diagnosis of oral squamous cell carcinoma (OSCC). Test outcome is reported as “negative”, “atypical” (defined as abnormal epithelial changes of uncertain diagnostic significance), and “positive” (defined as definitive cellular evidence of epithelial dysplasia or carcinoma). The major challenge is how to properly manage the “atypical” patients in order to diagnose OSCC early and prevent OSCC. In this study, we collected exfoliative cytology data…
【数据结构与技术规格】
文件数 3 个,合计 74.15 KB。S1_Table.docx:application/vnd.openxmlformats-officedocument.wordprocessingml.document,16.58 KB。S2_Table.docx:application/vnd.openxmlformats-officedocument.wordprocessingml.document,18.32 KB。S3_Table.docx:application/vnd.openxmlformats-officedocument.wordprocessingml.document,39.26 KB。数据集 DOI:10.1371/journal.pone.0126760。
【主题与分类】
源站学科分类:Biological Sciences。主题标签:risk stratification、oscc、data analysis procedure、svm、support vector machine、cancer risk index、method、Quantitative Risk Stratification、Exfoliative Cytology Exfoliative cytology、exfoliative cytology data。
【适用方向】
源站学科分类标注为 Biological Sciences。
【获取与许可】
源站页面:https://plos.figshare.com/articles/dataset/_Quantitative_Risk_Stratification_of_Oral_Leukoplakia_with_Exfoliative_Cytology_/1416943
使用许可:CC BY 4.0(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)。
规范引用:Liu, Yao; Li, Jianying; Liu, Xiaoyong; Liu, Xudong; Khawar, Waqaar; Zhang, Xinyan; et al. (2016). Quantitative Risk Stratification of Oral Leukoplakia with Exfoliative Cytology. PLOS ONE. Dataset
【使用注意】
· 源站最后修改于 2023-05-30,引用时请注意版本时效。
下载信息
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使用方式
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按页面 Download 按钮获取。
数据说明
该数据集是一个用于口腔白斑(OLK)患者风险分层的医学数据集,主要结合脱落细胞学、组织病理学和临床数据。数据集包含正常受试者(102例)、口腔白斑患者(82例)和口腔鳞状细胞癌(OSCC)患者(93例)的样本。数据来源为临床采集,通过专家指导的数据转换与重建(EdTAR)方法进行处理和重构,以提取可用于风险分层的有效信号。研究利用现代机器学习技术(如支持向量机SVM)构建统计预测模型,并开发了口腔癌风险指数(OCRI),旨在辅助临床对口腔白斑患者的随访管理,早期诊断OSCC并优化高危人群的化学预防试验设计。
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