伊拉克库尔德斯坦3,060名COVID-19康复患者一年随访数据

数据集获取

源站：https://doi.org/10.17632/ntw6rghz7c

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。

数据集大小约 490.9 KB。

数据说明

该数据集包含来自伊拉克库尔德地区的3000名COVID-19康复患者的特定信息。数据包括46个特征，其中15个由合格的COVID-19临床医生严格审查，其余31个由专注的研究人员审查。该数据集全面展示了患者的健康状况、康复进展以及各种人口统计学和临床特征。使用专家收集的数据确保了分析患者病情时的高精度和可靠性。研究人员和医疗保健专业人员可以利用这一综合数据集，深入了解库尔德地区COVID-19患者的康复模式，有助于更好地理解该病毒，并促进针对性干预措施和治疗方案的制定。

–人口统计学
1.年龄
2.身高
3.性别
4.血型
5.体重
6.地址
–既往病史
7.吸烟
8.血压
9.既往手术史
10.糖尿病
11.过敏
12.结核病（T.B）
13.哮喘
14.高血压
–诊断
15.疫苗类型
16.疫苗接种
17.暴露开始日期
18.暴露结束日期
19.检查
20.胸部X光
21.红细胞（RBC）
22.全血细胞计数（CBC）
23.聚合酶链反应（PCR）
24.C反应蛋白（CRP）
–新冠期间症状
25.焦虑
26.咳嗽
27.咽痛
28.发热
29.关节痛
30.味觉或嗅觉丧失
31.头痛
–新冠6个月后现病史
32.兴趣丧失
33.咳嗽
34.呼吸困难
35.情绪低落
36.胸痛
37.抑郁
38.短期记忆丧失
39.睡眠障碍
40.疲劳
–临床参数
41.住院
42.左心室液体
43.血氧水平（SPO2）
44.急诊治疗日期
45.药物
46.检测数量

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。