ISCL_Based_早期蕈样肉芽肿诊断算法评估补充表格数据

数据集获取

源站：https://haidatas.com/dataset/iscl_based_zaoqixunyangrouyazhongzhenduans_33dcef92

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

该数据集是用于医学研究的补充表格数据，主要包含两部分内容：一是纳入研究病例的临床病理特征与国际皮肤淋巴瘤学会（ISCL）评分数据；二是CD2、CD3、CD5、CD7等免疫组化标记物表达的ROC曲线坐标、敏感性、特异性及约登指数。数据来源于相关论文《Evaluation of the International Society for Cutaneous Lymphoma Algorithm for the Diagnosis of Early Mycosis Fungoides》，旨在评估ISCL提出的诊断算法对早期蕈样肉芽肿（一种皮肤T细胞淋巴瘤）的诊断价值。该数据集可用于皮肤淋巴瘤诊断、算法评估及临床决策支持等研究方向。

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。