甲状腺激素与下尿路症状/良性前列腺增生
该数据集来自 search.dataone.org，主题为甲状腺激素水平与下尿路症状/良性前列腺增生之间的关系，相关研究发表于 World J Mens Health 2019 年第 37 卷
基本信息
资源简介
甲状腺激素与下尿路症状/良性前列腺增生
该数据集英文名为 Thyroid Hormone and LUTS/BPH，来源于 search.dataone.org，主题聚焦于甲状腺激素水平与下尿路症状/良性前列腺增生之间的关系。相关研究成果发表于 World J Mens Health 2019 年第 37 卷，论文以英文撰写，于 2019 年 1 月 4 日在线发表，DOI 为 10.5534/wjmh.180084。数据集在本站归入内分泌、营养和代谢疾病 / 其他分类，主题标签涵盖医学、健康与生命科学领域，并涉及前列腺、前列腺增生、睾酮、甲状腺及尿路疾病等关键词。整体而言，该数据集围绕甲状腺激素与下尿路症状及良性前列腺增生之间的关联性研究提供数据支撑，适合关注内分泌与泌尿系统交叉领域的研究者参考使用。
【数据集背景】
该数据集对应的研究关注甲状腺激素水平与下尿路症状/良性前列腺增生之间的关系。下尿路症状与良性前列腺增生是男性健康领域的常见问题，而甲状腺激素作为内分泌系统的重要调节因子，其水平变化与上述泌尿系统表现之间是否存在关联，是该研究探讨的核心。相关成果发表于 World J Mens Health 2019 年第 37 卷，论文为英文撰写，于 2019 年 1 月 4 日在线发布，DOI 为 10.5534/wjmh.180084。数据集在本站被归入内分泌、营养和代谢疾病 / 其他分类，体现了其在内分泌与泌尿系统交叉方向上的定位。
【数据内容】
该数据集的主题标签包括 Medicine, Health and Life Sciences，以及 Prostate、Prostatic hyperplasia、Testosterone、Thyroid、Urinary tract diseases。由此可知，数据内容涉及前列腺、前列腺增生、睾酮、甲状腺和尿路疾病等主题范畴。数据集围绕甲状腺激素水平与下尿路症状/良性前列腺增生之间的关系展开，具体变量、样本量、记录条数、字段结构等细节，源站未提供。
【采集与来源】
该数据集来源于 search.dataone.org。源站描述指向发表于 World J Mens Health 2019 年第 37 卷的研究论文，论文为英文，于 2019 年 1 月 4 日在线发表，DOI 为 10.5534/wjmh.180084。除上述来源信息外，具体的采集方法、采集时间、采样地点、纳入与排除标准等细节，源站未提供。
【适用场景】
基于其主题，该数据集可适用于探讨甲状腺激素水平与下尿路症状/良性前列腺增生之间关系的研究场景，也可为涉及前列腺、前列腺增生、睾酮、甲状腺及尿路疾病等主题的医学、健康与生命科学领域分析提供参考。具体适用的分析类型、模型或应用方向，源站未提供。
【使用方法】
源站未提供该数据集的具体使用方法，包括数据读取方式、字段说明、预处理步骤或分析流程等。
【质量与限制】
源站未提供关于数据质量、完整性、准确性或使用限制的说明。相关研究已发表于 World J Mens Health 2019 年第 37 卷，但数据集本身的质量评估信息与局限性描述，源站未提供。
【引用与许可】
该数据集对应的研究论文发表于 World J Mens Health 2019 年第 37 卷，英文，2019 年 1 月 4 日在线发表，DOI 为 10.5534/wjmh.180084，引用时可参考该文献信息。关于数据集的许可条款与使用授权，源站未提供。
下载信息
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暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
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使用方式
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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
The Relationships between Thyroid Hormone Levels and Lower Urinary Tract Symptoms/Benign Prostatic Hyperplasia World J Mens Health. 2019;37():e1. English. Published online Jan 04, 2019. https://doi.org/10.5534/wjmh.180084
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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