AI识别LVEF的逻辑回归模型数据集
包含预测AI识别LVEF能力的逻辑回归模型及其临床性能数据，用于评估AI在心脏功能评估中的表现。
基本信息
资源简介
AI识别LVEF的逻辑回归模型数据集
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Logistic regression models to predict the ability of AI to recognize LVEF and its performance in clinical practice scenarios.》。源站首次发布：2021-12-06。
【数据内容】
源站原始描述：Logistic regression models to predict the ability of AI to recognize LVEF and its performance in clinical practice scenarios
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 5.63 KB。Table 3.xls：application/vnd.ms-excel，5.63 KB。数据集 DOI：10.1371/journal.pntd.0009974.t003。
【主题与分类】
源站学科分类：Cell Biology、Genetics、Neuroscience、Biotechnology、Developmental Biology、Cancer。主题标签：negative predictive value、qrs &# 8805、treatment using low、xlink "> among、probnp plasma levels、major ecg abnormalities、1 %) individuals、echocardiogram &# 8804、3 &# 8211、artificial intelligence using。
【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://plos.figshare.com/articles/dataset/Logistic_regression_models_to_predict_the_ability_of_AI_to_recognize_LVEF_and_its_performance_in_clinical_practice_scenarios_/17131178
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：de Figueiredo Brito, Bruno Oliveira; Attia, Zachi I.; Martins, Larissa Natany A.; Perel, Pablo; Nunes, Maria Carmo P.; Sabino, Ester Cerdeira; et al. (2021). Logistic regression models to predict the ability of AI to recognize LVEF and its performance in clinical practice scenarios.. PLOS Neglected…
【使用注意】
· 源站最后修改于 2023-06-01，引用时请注意版本时效。
下载信息
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数据集获取（Figshare）
- 源站标题：Logistic regression models to predict the ability of AI to recognize LVEF and its performance in clinical practice scenarios.
- DOI：10.1371/journal.pntd.0009974.t003
- 发布日期：2021-12-06
- 文件数：1 个
- 文件总体积：5.63 KB
- 源站页面：https://plos.figshare.com/articles/dataset/Logistic_regression_models_to_predict_the_ability_of_AI_to_recognize_LVEF_and_its_performance_in_clinical_practice_scenarios_/17131178
命令行下载
curl -L -o "Table 3.xls" "https://ndownloader.figshare.com/files/31673948"
文件清单
Table 3.xls（5.63 KB）
文件总体积 5.63 KB（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
Logistic regression models to predict the ability of AI to recognize LVEF and its performance in clinical practice scenarios.
许可
CC BY 4.0
引用
学术使用请引用 DOI 10.1371/journal.pntd.0009974.t003（source: https://plos.figshare.com/articles/dataset/Logistic_regression_models_to_predict_the_ability_of_AI_to_recognize_LVEF_and_its_performance_in_clinical_practice_scenarios_/17131178）。
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