TCGA软组织肉瘤项目
TCGA-SARC包含成人软组织肉瘤多组学、病理和临床数据，是肉瘤分子分型、免疫微环境和预后研究核心队列。 该数据集与软组织肉瘤高度相关，覆盖多模态数据内容，可用于分类、特征筛选、算法评估和临床研究。
基本信息
资源简介
TCGA软组织肉瘤项目
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Sarcoma》。
【数据内容】
源站原始描述：disease_type: Lipomatous Neoplasms, Fibromatous Neoplasms, Synovial-like Neoplasms, Myomatous Neoplasms, Nerve Sheath Tumors, Soft Tissue Tumors and Sarcomas, NOS；primary_site: Colon, Stomach, Meninges, Corpus uteri, Uterus, NOS, Other and unspecified male genital organs, Kidney, Peripheral nerves and autonomic nervous system, Retroperitoneum and peritoneum, Bones, joints and articular cartilage of limbs, Other and unspecified parts of tongue, Connective, subcutaneous and other soft tissues, Ova…
【主题与分类】
主题标签：[''Lipomatous Neoplasms'', ''Fibromatous Neoplasms'', ''Synovial-like Neoplasms'', ''Myomatous Neoplasms'', ''Nerve Sheath Tumors'', ''Soft Tissue Tumors and Sarcomas, NOS'']、[''Colon'', ''Stomach'', ''Meninges'', ''Corpus uteri'', ''Uterus, NOS'', ''Other and unspecified male genital organs'', ''Kidney'', ''Peripheral nerves and autonomic nervous system'', ''Retroperitoneum and peritoneum'', ''Bones, joints and articular cartilage of limbs'', ''Other and unspecified parts of tongue'', ''Connective, subcutaneous and other soft tissues'', ''Ovary'']。
【适用方向】
多模态数据适合跨模态对齐、融合建模与联合表征学习方向的研究。
【获取与许可】
源站页面：https://portal.gdc.cancer.gov/projects/TCGA-SARC
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
源站：https://portal.gdc.cancer.gov/projects/TCGA-SARC
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
TCGA-SARC包含成人软组织肉瘤多组学、病理和临床数据，是肉瘤分子分型、免疫微环境和预后研究核心队列。
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。
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