Enhancing the diagnosis of functionally relevant coronary artery disease with machine learning
提供用于机器学习诊断功能相关冠心病的临床数据源文件，包含特征和标签，用于模型开发与验证。
基本信息
资源简介
Enhancing the diagnosis of functionally relevant coronary artery disease with machine learning
【数据集背景】
配套论文《Enhancing the diagnosis of functionally relevant coronary artery disease with machine learning》发表于 Nature Communications（2024），DOI：10.1038/s41467-024-49390-y。源站首次发布：2024-06-13。
【数据内容】
源站原始描述：Data source files for the manuscript "Enhancing the diagnosis of functionally relevant coronary artery disease with machine learning"
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 102.66 MB。数据集 DOI：10.6084/m9.figshare.25514644.v1。
【主题与分类】
源站学科分类：Cardiology (incl. Cardiovascular Diseases)、Cardiology、Knowledge Representation and Machine Learning、Applied Computer Science、Health Informatics。主题标签：Coronary Artery Disease、deep learning、machine learning、ECG recordings、risk-stratification systems。
【适用方向】
结构化表格数据可直接用于统计建模、特征工程与队列分析。
【获取与许可】
源站页面：https://springernature.figshare.com/articles/dataset/Enhancing_the_diagnosis_of_functionally_relevant_coronary_artery_disease_with_machine_learning/25514644
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Bock, Christian; Walter, Joan Elias; Rieck, Bastian; Strebel, Ivo; Rumora, Klara; Schaefer, Ibrahim; et al. (2024). Enhancing the diagnosis of functionally relevant coronary artery disease with machine learning. figshare. Dataset
下载信息
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使用方式
数据集获取（Figshare）
- 源站标题：Enhancing the diagnosis of functionally relevant coronary artery disease with machine learning
- DOI：10.6084/m9.figshare.25514644.v1
- 发布日期：2024-06-13
- 文件数：1 个
- 文件总体积：102.66 MB
- 源站页面：https://springernature.figshare.com/articles/dataset/Enhancing_the_diagnosis_of_functionally_relevant_coronary_artery_disease_with_machine_learning/25514644
命令行下载
curl -L -o "data_source.xlsx" "https://ndownloader.figshare.com/files/45453916"
文件清单
data_source.xlsx（102.66 MB）
文件总体积 102.66 MB（源站 API 实测）。
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。
数据说明
Data source files for the manuscript “Enhancing the diagnosis of functionally relevant coronary artery disease with machine learning”
许可
CC BY 4.0
引用
学术使用请引用 DOI 10.6084/m9.figshare.25514644.v1（source: https://springernature.figshare.com/articles/dataset/Enhancing_the_diagnosis_of_functionally_relevant_coronary_artery_disease_with_machine_learning/25514644）。
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