多囊卵巢综合征数据集
包含临床检查、激素水平、超声结果及多毛症等症状信息，可用于PCOS诊断和风险评估研究。由Multiple Hospitals提供，来自Kaggle，数据格式为表格，包含541条数据记录，适用于分类任务。
基本信息
资源简介
多囊卵巢综合征数据集
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Polycystic ovary syndrome (PCOS)》。源站首次发布：2020-07-11。
【数据内容】
源站原始描述：**If you reach this DATASET, please UPVOTE this dataset to show your appreciation** Polycystic ovary syndrome is a disorder involving infrequent, irregular or prolonged menstrual periods, and often excess male hormone (androgen) levels. The ovaries develop numerous small collections of fluid — called follicles — and may fail to regularly release eggs dataset contains all physical and clinical parameters to determine PCOS and infertility related issues . data is collect from 10 different hospital…
【数据结构与技术规格】
文件数 2 个，合计 140.65 KB。
【主题与分类】
主题标签：research、diseases。
【适用方向】
结构化表格数据可直接用于统计建模、特征工程与队列分析。
【获取与许可】
源站页面：https://www.kaggle.com/datasets/prasoonkottarathil/polycystic-ovary-syndrome-pcos
使用许可：CC BY-NC-SA 4.0。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
需登录公开下载
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。
暂未开放有偿下载
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）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
方式一：KaggleHub（Python，推荐 AI Agent 使用）
# 前置依赖: pip install kagglehub
import kagglehub
path = kagglehub.dataset_download("prasoonkottarathil/polycystic-ovary-syndrome-pcos")
print("数据已下载至:", path)
方式二：Kaggle CLI（命令行）
# 前置条件: 注册 Kaggle 账号, Settings > API > Create New Token
# 将 kaggle.json 放到 ~/.kaggle/ 并 chmod 600
pip install kaggle
kaggle datasets download -d prasoonkottarathil/polycystic-ovary-syndrome-pcos
unzip polycystic-ovary-syndrome-pcos.zip -d polycystic-ovary-syndrome-pcos/
数据说明
包含临床检查、激素水平、超声结果及多毛症等症状信息，可用于PCOS诊断和风险评估研究。
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。
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