新手沙眼评分者性能数据集
包含新手沙眼评分者在3D图像和活体受试者分级测试中与专家对比的表现数据，以表格形式呈现。
基本信息
资源简介
新手沙眼评分者性能数据集
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Performance for each individual novice trachoma grader for the 3D image and live subject grading tests, relative to the expert grader.》。源站首次发布：2019-01-24。
【数据内容】
源站原始描述：Performance for each individual novice trachoma grader for the 3D image and live subject grading tests, relative to the expert grader
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 13.82 KB。Table 2.xls：application/vnd.ms-excel，13.82 KB。数据集 DOI：10.1371/journal.pntd.0007104.t002。
【主题与分类】
源站学科分类：Medicine、Cell Biology、Neuroscience、Biotechnology、Developmental Biology、Cancer。主题标签：2 D images、training trachoma graders、2 D photos、Standardized 3 D images、field grader training tool、2 D photography、3 D photo、Ethiopia Background Trachomatous trichiasis、2 D photo、accuracy study。
【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://plos.figshare.com/articles/dataset/Performance_for_each_individual_novice_trachoma_grader_for_the_3D_image_and_live_subject_grading_tests_relative_to_the_expert_grader_/7626785
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Hoffman, Jeremy J.; Habtamu, Esmael; Rono, Hillary; Tadesse, Zerihun; Wondie, Tariku; Minas, Temesgen; et al. (2019). Performance for each individual novice trachoma grader for the 3D image and live subject grading tests, relative to the expert grader.. PLOS Neglected Tropical Diseases. Dataset
【使用注意】
· 源站最后修改于 2023-05-30，引用时请注意版本时效。
下载信息
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使用方式
数据集获取（Figshare）
- 源站标题：Performance for each individual novice trachoma grader for the 3D image and live subject grading tests, relative to the expert grader.
- DOI：10.1371/journal.pntd.0007104.t002
- 发布日期：2019-01-24
- 文件数：1 个
- 文件总体积：13.82 KB
- 源站页面：https://plos.figshare.com/articles/dataset/Performance_for_each_individual_novice_trachoma_grader_for_the_3D_image_and_live_subject_grading_tests_relative_to_the_expert_grader_/7626785
命令行下载
curl -L -o "Table 2.xls" "https://ndownloader.figshare.com/files/14165963"
文件清单
Table 2.xls（13.82 KB）
文件总体积 13.82 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
Performance for each individual novice trachoma grader for the 3D image and live subject grading tests, relative to the expert grader.
许可
CC BY 4.0
引用
学术使用请引用 DOI 10.1371/journal.pntd.0007104.t002（source: https://plos.figshare.com/articles/dataset/Performance_for_each_individual_novice_trachoma_grader_for_the_3D_image_and_live_subject_grading_tests_relative_to_the_expert_grader_/7626785）。
需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连，提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
