IOC失败预测因素的多变量分析
该数据集来自 plos.figshare.com，主题为 IOC 失败预测因素的多变量分析，属于消化系统疾病中的胆管结石方向
基本信息
资源简介
IOC失败预测因素的多变量分析
Multivariate analysis of predictors of IOC failure.
该数据集来自 plos.figshare.com，主题为 IOC 失败预测因素的多变量分析，属于消化系统疾病中的胆管结石方向。数据仅包含 1 个文件，样例为 Table 5.xls，由 Pouya Iranmanesh 等作者于 2018 年 6 月 28 日发布，DOI 为 10.1371/journal.pone.0199147.t005。数据可用于分析术中胆管造影失败的相关预测因素，涉及胆管结石、胆管检查、体重指数、急诊胆囊切除术等变量，适合开展预测建模或相关因素分析（来源 figshare，CC BY 4.0 许可）。
【数据集背景】
源站首次发布：2018-06-28。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：国际奥委会失败预测因素的多变量分析。
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 5.63 KB。数据集 DOI：10.1371/journal.pone.0199147.t005。
【主题与分类】
源站学科分类：Medicine、Cell Biology、Physiology、Biotechnology、Science Policy、Infectious Diseases。主题标签：IOC failure、bile duct stones、bile duct investigations、bile duct stone、gallstone-related disease、body mass index、emergency cholecystectomy Background、intraoperative cholangiogram。本站分类：消化系统疾病/胆管结石。
【适用方向】
源站学科分类标注为 Medicine、Cell Biology、Physiology、Biotechnology、Science Policy、Infectious Diseases。
【获取与许可】
源站页面：https://plos.figshare.com/articles/dataset/Multivariate_analysis_of_predictors_of_IOC_failure_/6719654
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Iranmanesh, Pouya; Tobler, Olivier; De Sousa, Sandra; Andres, Axel; Frossard, Jean-Louis; Morel, Philippe; et al. (2018). Multivariate analysis of predictors of IOC failure.. PLOS ONE. Dataset
【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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使用方式
数据集获取（Figshare）
- 源站标题：Multivariate analysis of predictors of IOC failure.
- DOI：10.1371/journal.pone.0199147.t005
- 发布日期：2018-06-28
- 文件数：1 个
- 文件总体积：5.63 KB
- 源站页面：https://plos.figshare.com/articles/dataset/Multivariate_analysis_of_predictors_of_IOC_failure_/6719654
命令行下载
curl -L -o "Table 5.xls" "https://ndownloader.figshare.com/files/12253901"
文件清单
Table 5.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
Multivariate analysis of predictors of IOC failure.
许可
CC BY 4.0
引用
学术使用请引用 DOI 10.1371/journal.pone.0199147.t005（source: https://plos.figshare.com/articles/dataset/Multivariate_analysis_of_predictors_of_IOC_failure_/6719654）。
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