2型糖尿病患者伴或不伴非酒精性脂肪肝病的基线变量
包含2型糖尿病患者基线变量，用于辅助非酒精性脂肪肝病的机器学习诊断，数据模态为表格。
基本信息
资源简介
2型糖尿病患者伴或不伴非酒精性脂肪肝病的基线变量
【数据内容】
源站原始描述：Type 2 diabetes mellitus (T2DM) is a chronic metabolic disease, while non-alcoholic fatty liver disease (NAFLD) is the most prevalent chronic liver disease, which canprogress to more severe liver diseases such as liver fibrosis, cirrhosis and hepatocellular carcinoma. Approximately 50%-70% of T2DM patients also haveNAFLD. Traditional diagnostic methods like liver biopsy have limitations, making largescale screening difficult. In the past decade, machine learning have emerged as crucial tools for…
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：2型糖尿病（T2DM）是一种慢性代谢性疾病，而非酒精性脂肪性肝病（NAFLD）是最常见的慢性肝病，可进展为更严重的肝脏疾病，如肝纤维化、肝硬化和肝细胞癌。约50%-70%的T2DM患者同时患有NAFLD。肝活检等传统诊断方法存在局限性，使得大规模筛查难以进行。在过去十年中，机器学习已成为辅助NAFLD诊断的重要工具。
【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://ieee-dataport.org/documents/baseline-variables-type-2-diabetes-patients-or-without-non-alcoholic-fatty-liver-disease
下载信息
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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
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- OpenDataLab:
数据加载示例（表格/文本类）
import pandas as pd, glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.csv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tsv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.xlsx"), recursive=True))
print("数据文件:", files)
df = pd.read_csv(files[0])
print(df.shape); print(df.columns.tolist()); print(df.head(3))
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