多发性硬化症2020
该数据集包含多发性硬化症患者横窦狭窄研究的原始数据,涉及影像学、临床或血流动力学等多模态医学数据,主要用于神经病学和血管医学领域,以探索多发性硬化症的病理机制、潜在诊断标志物及治疗靶点。

基本信息
资源简介
多发性硬化症2020
【一句话概览】
该数据集标题为“Multiple sclerosis 2020”,原始描述为“Raw data for study into transverse sinus stenosis in MS”,即用于多发性硬化症中横窦狭窄研究的原始数据。数据集包含1个文件,文件合计大小为23.8 KB(来源 Mendeley Data)。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Multiple sclerosis 2020》。源站首次发布:2020-08-21。
【数据内容】
源站原始描述:Raw data for study into transverse sinus stenosis in MS
中文译文(机器翻译,仅供快速理解,请以原文为准):多发性硬化症中横窦狭窄研究的原始数据
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个,合计 23.76 KB。数据集 DOI:10.17632/mytp5z2zdd.2。
【获取与许可】
源站页面:https://data.mendeley.com/datasets/mytp5z2zdd
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站:https://data.mendeley.com/datasets/mytp5z2zdd
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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:
数据说明
该数据集为研究多发性硬化症(MS)中横窦狭窄的原始数据,包含与MS相关的影像学、临床或血流动力学数据,来源于公开数据平台Mendeley Data。数据集主要用于神经病学和血管医学领域,支持对MS病理机制、诊断标志物及治疗靶点的探索。
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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