干涉测量法生成的生物测量数据与Scheimpflug的比较分析
包含35例眼科患者61只眼睛的两种光学生物测量设备（IOL Master 500与Pentacam AXL）对比数据，用于评估一致性。
基本信息
资源简介
干涉测量法生成的生物测量数据与Scheimpflug的比较分析
【一句话概览】
本数据集是 figshare 公开的结构化表格数据集，收录 3 个文件、合计 16.90 KB，主题涵盖 Dioptric power of IOL、Biometry、IOL master、Pentacam AXL、Agreement，可用于统计建模、特征工程与队列分析，CC BY 4.0 许可开放获取。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Analysis of biometric data generated by interferometry compared with Scheimpflug》。配套论文《Analysis of biometric data generated by interferometry compared with
Scheimpflug》发表于 Revista Brasileira de Oftalmologia（2020），DOI：10.5935/0034-7280.20200062。源站首次发布：2021-03-24。
【数据内容】
源站原始描述：Abstract Objective: Observe the agreement between IOL Master 500 and Pentacam AXL and describe the averages. Methods: We analyzed 35 medical records, totaling 61 eyes. All patients underwent biometric evaluation on both devices from August 2018 to August 2019. The data collected were: age, gender, anterior chamber depth, axial length, K1, K2, biometrics and IOL target. Results: The averages of the variables analyzed between the optical biometric devices in question had a statistically significan…
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：摘要 目的：观察IOL Master 500与Pentacam AXL之间的一致性并描述其平均值。方法：我们分析了35份病历，共计61只眼。所有患者均于2018年8月至2019年8月期间在两种设备上接受了生物测量评估。收集的数据包括：年龄、性别、前房深度、眼轴长度、K1、K2、生物测量值及IOL目标值。结果：所分析的两种光学生物测量设备之间各变量的平均值存在统计学显著差异（p
【数据结构与技术规格】
文件数 3 个，合计 16.90 KB。数据集 DOI：10.6084/m9.figshare.14276834.v1。
【主题与分类】
源站学科分类：Ophthalmology。主题标签：Dioptric power of IOL、Biometry、IOL master、Pentacam AXL、Agreement、Axial length。
【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://scielo.figshare.com/articles/dataset/Analysis_of_biometric_data_generated_by_interferometry_compared_with_Scheimpflug/14276834
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Rodrigues, Francisco Wellington; Freitas, Maria Paula Bessa de; Oliveira, Juliane Nogueira de; Silva, Rodrigo Egídio da; Chater, Salim Bosco; Chater Filho, Jamil (2020). Analysis of biometric data generated by interferometry compared with Scheimpflug. SciELO journals. Dataset
【使用注意】
· 源站最后修改于 2023-06-02，引用时请注意版本时效。
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。
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）
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（Figshare）
- 源站标题：Analysis of biometric data generated by interferometry compared with Scheimpflug
- DOI：10.6084/m9.figshare.14276834.v1
- 发布日期：2021-03-24
- 文件数：3 个
- 文件总体积：16.90 KB
- 源站页面：https://scielo.figshare.com/articles/dataset/Analysis_of_biometric_data_generated_by_interferometry_compared_with_Scheimpflug/14276834
命令行下载
curl -L -o "Table_1.xls" "https://ndownloader.figshare.com/files/27087866"
curl -L -o "Table_2.xls" "https://ndownloader.figshare.com/files/27087869"
curl -L -o "Table_3.xls" "https://ndownloader.figshare.com/files/27087872"
文件清单
Table_1.xls（5.63 KB）Table_2.xls（5.63 KB）Table_3.xls（5.63 KB）
文件总体积 16.90 KB（源站 API 实测）。
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。
数据说明
Abstract Objective: Observe the agreement between IOL Master 500 and Pentacam AXL and describe the averages. Methods: We analyzed 35 medical records, totaling 61 eyes. All patients underwent biometric evaluation on both devices from August 2018 to August 2019. The data collected were: age, gender, anterior chamber depth, axial length, K1, K2, biometrics and IOL target. Results: The averages of the variables analyzed between the optical biometric devices in question had a statistically significant difference (p
许可
CC BY 4.0
引用
学术使用请引用 DOI 10.6084/m9.figshare.14276834.v1（source: https://scielo.figshare.com/articles/dataset/Analysis_of_biometric_data_generated_by_interferometry_compared_with_Scheimpflug/14276834）。
数据缺失？
依托陕西、四川两大基地，我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系，覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程，为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务？立即联系我们获取专业方案。
