用于区分川崎病与其他发热性疾病的尿液比色传感器阵列及算法
该数据集包含川崎病与其他发热性疾病患者的尿液样本,通过由11种化合物构成的比色传感器阵列采集颜色变化数据,属于化学传感模态的医学数据集,主要用于开发一种低成本、非侵入性的诊断算法,以区分川崎病和类似发热症状的疾病,支持早期临床干预和并发症预防。

基本信息
资源简介
用于区分川崎病与其他发热性疾病的尿液比色传感器阵列及算法
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Urinary Colorimetric Sensor Array and Algorithm to Distinguish Kawasaki Disease from Other Febrile Illnesses》。配套论文《Urinary Colorimetric Sensor Array and Algorithm to Distinguish Kawasaki Disease from Other Febrile Illnesses》发表于 PLOS ONE(2016),DOI:10.1371/journal.pone.0146733。源站首次发布:2016-02-09。
【数据内容】
源站原始描述:Objectives Kawasaki disease (KD) is an acute pediatric vasculitis of infants and young children with unknown etiology and no specific laboratory-based test to identify. A specific molecular diagnostic test is urgently needed to support the clinical decision of proper medical intervention, preventing subsequent complications of coronary artery aneurysms. We used a simple and low-cost colorimetric sensor array to address the lack of a specific diagnostic test to differentiate KD from febrile contr…
【数据结构与技术规格】
文件数 4 个,合计 673.39 KB。S1_Fig.pdf:application/pdf,424.23 KB。S2_Fig.pdf:application/pdf,127.00 KB。S3_Fig.pdf:application/pdf,98.90 KB。数据集 DOI:10.1371/journal.pone.0146733。
【主题与分类】
源站学科分类:Biological Sciences。主题标签:Quantitative color difference analysis、Distinguish Kawasaki Disease、Other Febrile Illnesses ObjectivesKawasaki disease、colorimetric sensor array、roc、Urinary Colorimetric Sensor Array、solvatochromic dye categories、auc、Color difference maps、KD subjects。
【适用方向】
源站学科分类标注为 Biological Sciences。
【获取与许可】
源站页面:https://plos.figshare.com/articles/dataset/_Urinary_Colorimetric_Sensor_Array_and_Algorithm_to_Distinguish_Kawasaki_Disease_from_Other_Febrile_Illnesses_/1643754
使用许可:CC BY 4.0(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)。
规范引用:Li, Zhen; Tan, Zhou; Hao, Shiying; Jin, Bo; Deng, Xiaohong; Hu, Guang; et al. (2016). Urinary Colorimetric Sensor Array and Algorithm to Distinguish Kawasaki Disease from Other Febrile Illnesses. PLOS ONE. Dataset
【使用注意】
· 源站最后修改于 2023-06-02,引用时请注意版本时效。
下载信息
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使用方式
数据集获取(Figshare)
按页面 Download 按钮获取。
数据说明
该数据集旨在通过尿液比色传感器阵列和算法,区分川崎病(KD)与其他发热性疾病(FC)。数据集包含来自KD和FC患者的尿液样本,使用由11种化合物(包括金属卟啉、pH指示剂、氧化还原指示剂和溶剂变色染料)构成的比色传感器阵列采集颜色变化数据。数据来源为前瞻性收集的临床样本,通过遗传算法筛选化合物并构建诊断模型。研究主要方向是开发一种低成本、易获取的分子诊断方法,用于辅助川崎病的早期识别,以支持临床决策并预防冠状动脉瘤等并发症。
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