动静脉畸形临床预测模型构建数据集
该数据集包含384名动静脉畸形患者的临床表格数据，涵盖年龄、性别、病灶位置、动脉瘤、畸形团大小、引流类型、引流静脉数量及出血状态等7个关键变量，数据经过标准化编码处理，主要用于构建和验证动静脉畸形破裂风险的预测模型，支持神经外科和脑血管疾病的机器学习与统计研究。
基本信息
资源简介
动静脉畸形临床预测模型构建数据集
【数据集背景】
本数据集源站标题为《AVM clinical data for building prediction models》。源站首次发布：2020-06-04。
【数据内容】
源站原始描述：The dataset in the file "combined1.csv" included 383 patient''s clinical data, including 7 variables: age, sex, location, aneurysm, nidus size, draining type, the number of draining veins, and hemorrhage. Female was defined as 0, male as 1. Superficial AVM was defined as 0, deep AVM as 1, infratentorial AVM as 2. Only superficial draining vein was defined as 0, mixed superficial and deep draining vein as 1. A single draining vein was defined as 1, multiple draining veins as 2. Ruptured AVM was de…
【数据结构与技术规格】
文件数 2 个，合计 11.30 KB。数据集 DOI：10.17632/k263py4fzb.2。
【获取与许可】
源站页面：https://data.mendeley.com/datasets/k263py4fzb
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://data.mendeley.com/datasets/k263py4fzb
标准获取流程：
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- 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
该数据集是一个用于构建动静脉畸形（AVM）预测模型的临床数据集合，包含384名患者的临床信息，涵盖年龄、性别、病灶位置、动脉瘤、畸形团大小、引流类型、引流静脉数量及出血状态等7个变量。数据通过人工收集和标准化编码处理，其中性别、病灶位置、引流类型、引流静脉数量和出血状态均以数值形式编码。该数据集主要用于动静脉畸形破裂风险的预测模型构建与验证，支持机器学习或统计建模在神经外科和脑血管疾病研究中的应用。
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