四十年INOCA研究：概念与术语演变的文献计量分析
该数据集是围绕INOCA（缺血伴非阻塞性冠状动脉）四十年研究的概念与术语演变文献计量分析的可复现分析流程与语料。可用于文献计量学、科学计量学分析
基本信息
资源简介
四十年INOCA研究：概念与术语演变的文献计量分析
Four decades of INOCA research: a bibliometric analysis of evolving concepts and terminology
该数据集是围绕INOCA（缺血伴非阻塞性冠状动脉）四十年研究的概念与术语演变文献计量分析的可复现分析流程与语料。分析语料包含3,124篇出版物，来自Web of Science Core Collection（n=3,809）与Scopus（n=2,404），经bibliometrix R包合并去重，时间跨度为1980至2026年，覆盖INOCA构念的完整知识演变，包括其前身（cardiac syndrome X、vasospastic angina、microvascular angina）与当代描述词（INOCA、ANOCA、coronary microvascular dysfunction）。可用于文献计量学、科学计量学分析。
【数据集背景】
源站首次发布：2026。
【主题与分类】
主题标签：INOCA、coronary microvascular dysfunction、vasospastic angina、cardiac syndrome X、bibliometric analysis、scientometrics、R、bibliometrix、VOSviewer、Web of Science。本站分类：循环系统疾病/其他。
【获取与许可】
源站页面：https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.19685097
使用许可：Creative Commons Attribution 4.0 International。
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- OpenDataLab:
数据集大小约 30.6 MB。
数据说明
Overview This repository contains the complete analytical pipeline to reproduce all findingsreported in the following publication: Yeşil İK, Aslan A. Four decades of INOCA research: a bibliometric analysisof evolving concepts and terminology. International Journal of Cardiology(under review, 2026). ## Dataset The analytical corpus comprises 3,124 publications retrieved from Web of ScienceCore Collection (n=3,809) and Scopus (n=2,404), merged and deduplicated using thebibliometrix R package. The dataset spans 1980–2026 and covers the full intellectualevolution of the INOCA construct, including its precursors (cardiac syndrome X,vasospastic angina, microvascular angina) and contemporary descriptors (INOCA, ANOCA,coronary microvascular dysfunction). ## Contents - Raw data: Direct exports from Web of Science (plaintext) and Scopus (CSV), both queried 20 April 2026- Processed data: Merged and deduplicated analytical dataset (n=3,124) plus the Web of Science subset with intact cited-reference metadata (n=2,608) used for co-citation and historical main-path analyses- R scripts: Nine sequential analysis scripts covering screening, merging, performance analysis, collaboration networks, co-citation clustering, historical main-path reconstruction, thematic mapping, multiple correspondence analysis, and sensitivity analysis- VOSviewer files: Thesaurus files for country and keyword harmonisation plus .map/.net files for all network visualisations- Output tables: Aggregated raw values underpinning Figures 1 and 2 of the main publication ## How to reproduce See README.md in the repository for step-by-step reproduction instructions. Thepipeline uses R v4.5.2, bibliometrix v5.3.0, and VOSviewer v1.6.20. ## Validation All analytical decisions (duplicate removal, document-type screening, co-citationcluster interpretation) were independently cross-verified by both authors, yieldingCohen’s κ ≥ 0.85 on a random 10% audit sample. The three-cluster co-c
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
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