IOC检测CBD结石的敏感性、特异性、阳性与阴性预测值
该数据集来自 plos.figshare.com，主题为术中胆道造影（IOC）在检测胆总管（CBD）结石中的诊断效能，包含敏感性、特异性、阳性预测值和阴性预测值等指标
基本信息
资源简介
IOC检测CBD结石的敏感性、特异性、阳性与阴性预测值
Sensitivity, specificity, positive and negative predictive values of IOC in detecting CBD stones.
该数据集来自 plos.figshare.com，主题为术中胆道造影（IOC）在检测胆总管（CBD）结石中的诊断效能，包含敏感性、特异性、阳性预测值和阴性预测值等指标。数据以单一表格文件 Table 6.xls 形式提供，作者包括 Pouya Iranmanesh 等七人，发布于 2018 年 6 月 28 日，DOI 为 10.1371/journal.pone.0199147.t006。该数据可用于评估 IOC 在胆管结石诊断中的表现，支持消化系统疾病与胆管结石相关的临床研究或方法学比较（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）：术中胆道造影检测CBD结石的敏感性、特异性、阳性预测值和阴性预测值。
【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.t006。
【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/Sensitivity_specificity_positive_and_negative_predictive_values_of_IOC_in_detecting_CBD_stones_/6719666
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). Sensitivity, specificity, positive and negative predictive values of IOC in detecting CBD stones.. PLOS ONE. Dataset
【使用注意】
· 源站最后修改于 2023-06-12，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：Sensitivity, specificity, positive and negative predictive values of IOC in detecting CBD stones.
- DOI：10.1371/journal.pone.0199147.t006
- 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/Sensitivity_specificity_positive_and_negative_predictive_values_of_IOC_in_detecting_CBD_stones_/6719666
命令行下载
curl -L -o "Table 6.xls" "https://ndownloader.figshare.com/files/12253913"
文件清单
Table 6.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
Sensitivity, specificity, positive and negative predictive values of IOC in detecting CBD stones.
许可
CC BY 4.0
引用
学术使用请引用 DOI 10.1371/journal.pone.0199147.t006（source: https://plos.figshare.com/articles/dataset/Sensitivity_specificity_positive_and_negative_predictive_values_of_IOC_in_detecting_CBD_stones_/6719666）。
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