基于人工智能的机器学习模型预测精索静脉曲张修复后精子参数升级：一项多机构分析
该数据集是一个包含240名男性不育症患者术前术后临床指标、激素水平和精液分析结果的医学表格数据集，旨在通过随机森林等机器学习模型预测精索静脉曲张修复手术后精子参数的临床升级可能性，为男性不育症的个性化治疗决策和术前咨询提供数据支持。
基本信息
资源简介
基于人工智能的机器学习模型预测精索静脉曲张修复后精子参数升级：一项多机构分析
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Artificial Intelligence Based Machine Learning Models Predict Sperm parameter Upgrading after Varicocele Repair: A Multi-Institutional Analysis》。
【数据内容】
源站原始描述：Purpose: Varicocele repair is recommended in the presence of a clinical varicocele together with at least one abnormal semen parameter, and male infertility. Unfortunately, up to 50% of men who meet criteria for repair will not see meaningful benefit in outcomes despite successful treatment. We developed an artificial intelligence (AI) model to predict which men with varicocele will benefit from treatment. Materials and Methods: We identified men with infertility, clinical varicocele, and at lea…
【主题与分类】
主题标签：Medicine, Health and Life Sciences。
【获取与许可】
源站页面：https://search.dataone.org/view/sha256:aad79d53e7deee0943372b9bc7cb6dd2677b06d7c07f339590490c0549fcd9e0
下载信息
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使用方式
数据集获取
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
该数据集是一个用于预测精索静脉曲张修复手术后精子参数改善情况的医学数据集。数据集包含2006年至2020年间从北美两家大型泌尿外科中心（迈阿密和多伦多）收集的240名男性患者的临床数据，这些患者均患有临床精索静脉曲张、至少一项异常精液参数且存在不育问题。数据内容涵盖术前和术后的临床指标、激素水平及精液分析结果，其中临床升级定义为精子浓度增加至能够使夫妇获得新的生殖选择（如从ICSI/IVF升级至IUI，或从IUI升级至自然受孕）。数据集通过随机森林等机器学习模型构建预测工具，旨在识别哪些患者可能在手术后实现有临床意义的精子参数改善，主要应用于男性不育症的精准治疗决策支持和术前咨询。
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