不孕不育人群中沙眼衣原体、生殖支原体、淋病奈瑟菌和解脲支原体感染的分析数据集

该数据集包含2022年至2024年间从空军军医大学第一附属医院收集的31,975份临床样本(包括女性宫颈脱落细胞和男性尿道拭子),记录了沙眼衣原体、生殖支原体、淋病奈瑟菌和解脲支原体四种病原体的感染检测结果,通过病例对照研究分析其与不孕不育的相关性,主要用于生殖医学和流行病学研究,为不孕症的病原体筛查及生殖健康干预提供依据。

Shujuan.Liu; Haoyu.Cai; Yunyun.Zheng; Guihu.Wang; Jie.Bai; Jia.LiShujuan.Liu; Haoyu.Cai; Yunyun.Zheng; Guihu.Wang; Jie.Bai; Jia.Li
科学数据银行
2025-01-15 更新
浏览 26
Chlamydia trachomatisMycoplasma genitaliumNeisseria gonorrhoeaeUreaplasma urealyticuminfertility
Analysis of Chlamydia trachomatis, Mycoplasma genitalium, Neisseria gonorrhoeae, and Ureaplasma urealyticum Infections in the Infertile Population

基本信息

创建/更新时间
2025-01-15

资源简介

不孕不育人群中沙眼衣原体、生殖支原体、淋病奈瑟菌和解脲支原体感染的分析数据集

【一句话概览】

一项针对不孕人群的研究分析了沙眼衣原体、生殖支原体、淋病奈瑟菌和解脲脲原体的感染情况。该研究聚焦于这四种病原体在不孕人群中的感染状况,相关标签涵盖沙眼衣原体、生殖支原体、淋病奈瑟菌、解脲脲原体及不孕症(来源 scidb.cn)。

【数据集背景】

本数据集源站标题为《The analysis of Chlamydia trachomatis, Mycoplasma genitalium, Neisseria gonorrhoeae, and Ureaplasma urealyticum infections in the infertile population.》。

【数据内容】

源站原始描述:The analysis of Chlamydia trachomatis, Mycoplasma genitalium, Neisseria gonorrhoeae, and Ureaplasma urealyticum infections in the infertile population

中文译文(机器翻译,仅供快速理解,请以原文为准):不孕人群中沙眼衣原体、生殖支原体、淋病奈瑟菌和解脲脲原体感染的分析。

【主题与分类】

主题标签:Chlamydia trachomatis、Mycoplasma genitalium、Neisseria gonorrhoeae、Ureaplasma urealyticum、infertility。

【获取与许可】

源站页面:https://www.scidb.cn/detail?dataSetId=OA_3745aeb1cc0f4d8aa1773c348b140e40

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源站:https://www.scidb.cn/detail?dataSetId=OA_3745aeb1cc0f4d8aa1773c348b140e40

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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。

数据说明

该数据集为一项回顾性病例对照研究,旨在分析不孕不育人群中沙眼衣原体(CT)、生殖支原体(MG)、淋病奈瑟菌(NG)和解脲支原体(UU)的感染状况及其与不孕不育的相关性。数据来源于2022年1月至2024年11月期间在空军军医大学第一附属医院妇产科就诊的患者,共收集了31,975份样本,包括27,770份女性宫颈脱落细胞样本和4,205份男性尿道拭子样本。数据集记录了不同病原体的感染率、不同人群(不孕组与对照组、不同性别、不同年龄组)的感染差异,并进行了统计学分析。该数据集主要用于生殖医学、流行病学和感染性疾病研究,为不孕不育的病因筛查和生殖健康管理提供数据支持。

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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