伊拉克库尔德地区241名闭经与月经延迟女性的内分泌与临床综合数据集

该数据集收录了伊拉克库尔德地区241名患有闭经或月经延迟的女性(15至48岁,含已婚与未婚)的内分泌与临床资料,研究时间为2025年2月至2026年5月

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医学影像分类MedicineBiochemistryEndocrinology
A Comprehensive Endocrine and Clinical Dataset of 241 Women with Amenorrhea and Delayed Menstruation in the Kurdistan Region of Iraq

基本信息

模态
医学影像
大小
0.000029688 GB
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

伊拉克库尔德地区241名闭经与月经延迟女性的内分泌与临床综合数据集

A Comprehensive Endocrine and Clinical Dataset of 241 Women with Amenorrhea and Delayed Menstruation in the Kurdistan Region of Iraq

该数据集收录了伊拉克库尔德地区241名患有闭经或月经延迟的女性(15至48岁,含已婚与未婚)的内分泌与临床资料,研究时间为2025年2月至2026年5月。数据涵盖Prolactin、FSH、LH、AMH、TSH、T4、Testosterone和Estradiol等激素指标,采用Cobas e 411自动免疫分析仪测定,并结合生化筛查、超声和MRI进行诊断。病因分类包括PCOS、高泌乳素血症、卵巢功能不全和甲状腺功能障碍等。该数据可用于内分泌与妇科疾病研究、病因分类建模及临床特征分析(来源 DOI 解析)。

【数据集背景】

源站首次发布:2026。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):描述 该数据集提供了来自伊拉克库尔德地区241名患有闭经或月经延迟的女性的全面内分泌与临床特征。该研究于2025年2月至2026年5月期间进行,旨在探究这些病症的激素起源与临床特征。数据集的主要特征包括:• 研究人群:241名参与者(已婚和未婚),年龄15至48岁。• 激素参数:使用Cobas e 411自动免疫分析仪测定Prolactin、FSH、LH、AMH、TSH、T4、Testosterone和Estradiol。• 诊断工具:采用多模式方法,结合生化筛查、超声(U/S)和磁共振成像(MRI)。• 涵盖的病因:数据对主要病因进行分类,包括多囊卵巢综合征(PCOS)、高泌乳素血症、卵巢功能不全、甲状腺功能障

【主题与分类】

主题标签:Medicine、Biochemistry、Endocrinology。本站分类:内分泌、营养和代谢疾病/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://data.mendeley.com/datasets/2cggk44f6g

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源站:https://doi.org/10.17632/2cggk44f6g

标准获取流程:

  1. 访问源站链接,注册/登录账号;
  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
  3. 部分平台提供 SDK,例如:
    • 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。

数据集大小约 29.7 KB。

数据说明

描述 本数据集提供了来自伊拉克库尔德斯坦地区241名因闭经或月经延迟就诊女性的全面内分泌与临床特征。该研究于2025年2月至2026年5月期间开展,旨在探究这些病症的激素成因及临床特征。数据集的主要特点包括:• 研究人群:241名参与者(已婚和未婚),年龄15至48岁。• 激素参数:使用Cobas e 411全自动免疫分析仪测定催乳素、FSH、LH、AMH、TSH、T4、睾酮和雌二醇。• 诊断工具:采用多模式方法,结合生化筛查、超声检查(U/S)和磁共振成像(MRI)。• 涵盖病因:数据对主要病因进行了分类,包括多囊卵巢综合征(PCOS)、高催乳素血症、卵巢功能不全、甲状腺功能障碍、卵巢储备功能减退(低AMH)、雌激素过低和睾酮过低。• 临床指标:记录了溢乳、血管舒缩症状(潮热)和皮肤体征(多毛、痤疮)等症状。

潜在用途:研究人员和临床医生可以利用该数据集识别激素失衡与临床症状之间的关联,探究生殖障碍的代谢方面,并为该地区建立诊断基准。

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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