HC-END-006肾上腺疾病合成数据集（样本）

数据集获取与加载（Hugging Face datasets）

# 前置依赖: pip install datasets
from datasets import load_dataset

ds = load_dataset("xpertsystems/hc-end-006-sample")
print(ds)  # 查看 splits 与字段结构
# 国内网络可先设镜像: import os; os.environ["HF_ENDPOINT"]="https://hf-mirror.com"

git lfs install && git clone https://hf-mirror.com/datasets/xpertsystems/hc-end-006-sample

数据说明

HC-END-006肾上腺疾病合成数据集（样本）是一个专门针对肾上腺疾病临床研究的合成数据集。该数据集聚焦于肾上腺疾病谱系的两端——艾迪生病（原发性肾上腺功能不全）和库欣综合征（包括垂体性、肾上腺性、异位性、外源性和亚临床型等多种亚型）。数据集内容涵盖了完整的下丘脑-垂体-肾上腺（HPA）轴和肾素-血管紧张素-醛固酮系统（RAAS）相关指标，以及疾病特异性诊断检查（如促肾上腺皮质激素刺激试验、地塞米松抑制试验、CRH刺激试验、岩下窦采样、影像学检查）、治疗监测（氢化可的松/氟氢可的松替代治疗；经蝶窦手术/药物治疗/放射性碘治疗/肾上腺切除术）、并发症和纵向随访数据。该样本版本包含500行合成患者数据，共155个临床特征列，其中55列为疾病条件性可空字段，模拟真实临床实践中不同疾病患者数据缺失的模式。该数据集适用于肾上腺疾病的鉴别诊断建模、库欣综合征亚型定位、艾迪生病患者的肾上腺危象风险预测、治疗结果评估、替代治疗充分性分析以及并发症负担研究，为在真实患者电子健康记录数据受限情况下的机器学习模型训练提供了高质量的合成数据资源。

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。

完整数据卡：huggingface.co/datasets/xpertsystems/hc-end-006-sample