幽门螺杆菌暴露与胃肠道疾病全球区域负担及时间趋势流行病学研究支撑数据
该数据集为一系列相互关联的流行病学研究提供支撑，聚焦幽门螺杆菌暴露的全球与区域分布及其与主要胃肠道疾病的关系。研究涵盖五个部分：幽门螺杆菌暴露的全球与区域患病率及时间趋势；亚洲胃癌前病变（包括慢性萎缩性胃炎和胃黏膜肠化生）的负担与时间趋势；年轻发病胃癌的全球与区域流行病学变化及其与社会人口发展的关联
基本信息
资源简介
幽门螺杆菌暴露与胃肠道疾病全球区域负担及时间趋势流行病学研究支撑数据
Supporting data for Epidemiological Insights into the Global, Regional Burden and Temporal Trend of Helicobacter pylori Exposure and Gastrointestinal Diseases
该数据集为一系列相互关联的流行病学研究提供支撑，聚焦幽门螺杆菌暴露的全球与区域分布及其与主要胃肠道疾病的关系。研究涵盖五个部分：幽门螺杆菌暴露的全球与区域患病率及时间趋势；亚洲胃癌前病变（包括慢性萎缩性胃炎和胃黏膜肠化生）的负担与时间趋势；年轻发病胃癌的全球与区域流行病学变化及其与社会人口发展的关联；年轻发病胃癌的临床病理特征与临床表型；以及与幽门螺杆菌暴露相关的潜在结直肠癌负担。归档材料包括研究级和国家/地区级数据集，可用于上述主题的流行病学分析与趋势研究（来源 figshare，CC BY-NC 4.0 许可）。
【数据集背景】
源站首次发布：2026-07-03。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：该数据集支撑一系列相互关联的流行病学研究，调查幽门螺杆菌暴露的全球和区域分布及其与主要胃肠道疾病的关系。研究计划包括五个部分：（1）幽门螺杆菌暴露的全球和区域患病率及时间趋势；（2）亚洲胃癌前病变的负担和时间趋势，包括慢性萎缩性胃炎和胃黏膜肠化生；（3）年轻发病胃癌的全球和区域流行病学变化及其与社会人口发展的关联；（4）年轻发病胃癌的临床病理特征和临床表型；（5）与幽门螺杆菌暴露相关的潜在结直肠癌负担。归档材料包括研究级和国家/地区级数据集，st
【数据结构与技术规格】
文件数 2 个，合计 34.15 MB。数据集 DOI：10.25442/hku.32675964.v1。
【主题与分类】
源站学科分类：Gastroenterology and hepatology、Epidemiological modelling。主题标签：Helicobacter pylori、Gastrointestinal disease、Disease burden、Temporal trend、Epidemiology study。本站分类：消化系统疾病。
【适用方向】
源站学科分类标注为 Gastroenterology and hepatology、Epidemiological modelling。
【获取与许可】
源站页面：https://datahub.hku.hk/articles/dataset/Supporting_data_for_Epidemiological_Insights_into_the_Global_Regional_Burden_and_Temporal_Trend_of_Helicobacter_pylori_Exposure_and_Gastrointestinal_Diseases/32675964
使用许可：CC BY-NC 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/）。
规范引用：Li, Yunhao (2026). Supporting data for Epidemiological Insights into the Global, Regional Burden and Temporal Trend of Helicobacter pylori Exposure and Gastrointestinal Diseases. HKU DataHub. Dataset
下载信息
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- OpenDataLab:
pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - ModelScope:
pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
数据集大小约 34.2 MB。
数据说明
李云浩（2026）。《幽门螺杆菌暴露与胃肠道疾病的全球及区域负担与时间趋势的流行病学洞察》配套数据[数据集]。http://doi.org/10.25442/hku.32675964.v1
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
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