脂肪肝进展预测模型
包含用于构建脂肪肝进展预测模型的数据，适用于肝脏疾病风险预测研究。
基本信息
资源简介
脂肪肝进展预测模型
【一句话概览】
本数据集是 figshare 公开数据集，收录 1 个文件、合计 9.73 KB，主题涵盖 tamoxifen、liver status、breast cancer Background、HR、breast cancer，源站分类为 Biochemistry、Cell Biology、Genetics、Biotechnology，CC BY 4.0 许可开放获取。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Prediction model related to fatty liver progression.》。配套论文《Risk of fatty liver after long-term use of tamoxifen in patients with breast cancer》发表于 PLOS ONE（2020），DOI：10.1371/journal.pone.0236506。源站首次发布：2020-07-30。
【数据内容】
源站原始描述：Prediction model related to fatty liver progression
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：与脂肪肝进展相关的预测模型。
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 9.73 KB。Table 5.xls：application/vnd.ms-excel，9.73 KB。数据集 DOI：10.1371/journal.pone.0236506.t005。
【主题与分类】
源站学科分类：Biochemistry、Cell Biology、Genetics、Biotechnology、Chemical Sciences not elsewhere classified、Biological Sciences not elsewhere classified。主题标签：tamoxifen、liver status、breast cancer Background、HR、breast cancer、CI、July 2017. 911、IQR、breast cancer patients、AI。
【适用方向】
源站学科分类标注为 Biochemistry、Cell Biology、Genetics、Biotechnology、Chemical Sciences not elsewhere classified、Biological Sciences not elsewhere classified。
【获取与许可】
源站页面：https://plos.figshare.com/articles/dataset/Prediction_model_related_to_fatty_liver_progression_/12742337
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Yoo, Jeong-Ju; Lim, Yong Seok; Kim, Min Sung; Lee, Bora; Kim, Bo-Yeon; Kim, Zisun; et al. (2020). Prediction model related to fatty liver progression.. PLOS ONE. Dataset
【使用注意】
· 源站最后修改于 2023-06-14，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：Prediction model related to fatty liver progression.
- DOI：10.1371/journal.pone.0236506.t005
- 发布日期：2020-07-30
- 文件数：1 个
- 文件总体积：9.73 KB
- 源站页面：https://plos.figshare.com/articles/dataset/Prediction_model_related_to_fatty_liver_progression_/12742337
命令行下载
curl -L -o "Table 5.xls" "https://ndownloader.figshare.com/files/24114593"
文件清单
Table 5.xls（9.73 KB）
文件总体积 9.73 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
Prediction model related to fatty liver progression.
许可
CC BY 4.0
引用
学术使用请引用 DOI 10.1371/journal.pone.0236506.t005（source: https://plos.figshare.com/articles/dataset/Prediction_model_related_to_fatty_liver_progression_/12742337）。
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