2型糖尿病或糖尿病肾病患者生化指标与全血细胞计数数据集
该数据集来自 doi.org，包含 571 名诊断为 2 型糖尿病或糖尿病肾病患者的 42 个临床变量，涵盖生化指标与全血细胞计数，共 1 个 xlsx 文件
基本信息
资源简介
2型糖尿病或糖尿病肾病患者生化指标与全血细胞计数数据集
The biochemical indicators and complete blood count of patients with type 2 diabetes mellitus or diabetic kidney disease
该数据集来自 doi.org，包含 571 名诊断为 2 型糖尿病或糖尿病肾病患者的 42 个临床变量，涵盖生化指标与全血细胞计数，共 1 个 xlsx 文件。数据可用于构建模型，在 2 型糖尿病患者中早期识别糖尿病肾病，从而为患者提供早期干预，防止病情进展至严重阶段，有助于减轻患者经济负担并更好地管理糖尿病肾病队列（来源 figshare，CC BY 4.0 许可）。
【数据集背景】
源站首次发布：2026-09-28。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：在该数据集中，共展示了来自 571 名诊断为 2 型糖尿病或糖尿病肾病患者的 42 个临床变量。这些数据用于构建一个模型，以在 2 型糖尿病患者中早期识别糖尿病肾病。因此，可以为这些患者提供早期干预，并防止进一步进展为严重阶段。这将大大减轻患者的经济负担，并有助于更好地管理糖尿病肾病队列。
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 168.11 KB。数据集 DOI：10.6084/m9.figshare.34012965.v1。
【主题与分类】
源站学科分类：Health promotion、Preventative health care、Injury prevention、Nephrology and urology。主题标签：Diabetic kidney disease、Type 2 diabetes mellitus、Machine learning。本站分类：内分泌、营养和代谢疾病/糖尿病。
【适用方向】
源站学科分类标注为 Health promotion、Preventative health care、Injury prevention、Nephrology and urology。
【获取与许可】
源站页面：https://figshare.com/articles/dataset/_b_The_biochemical_indicators_and_complete_blood_count_of_patients_with_type_2_diabetes_mellitus_or_diabetic_kidney_disease_b_/34012965
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Yan, Yan (2026). The biochemical indicators and complete blood count of patients with type 2 diabetes mellitus or diabetic kidney disease. figshare. Dataset
下载信息
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数据集获取
源站：https://doi.org/10.6084/m9.figshare.34012965.v1
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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 168.1 KB。
数据说明
该数据集展示了571名被诊断为2型糖尿病或糖尿病肾病患者的总共42项临床变量。这些数据用于构建一个模型，旨在早期识别2型糖尿病患者中的糖尿病肾病。从而，有可能为这些患者提供早期干预，防止病情进一步恶化至严重阶段。这将极大减轻患者的经济负担，并有助于更好地管理糖尿病肾病患者群体。
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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