Stargardt病与干性年龄相关性黄斑变性视网膜图像特征鉴别范围综述的检索策略

该数据集是范围综述的检索文档,综述主题为Stargardt病与干性年龄相关性黄斑变性在视网膜图像特征或描述符上的鉴别。该数据集可用于复现或更新相关综述的文献检索过程,也可为眼科学领域信息检索方法研究提供参考(来源 DOI 解析,Creative Commons Attribution 4.0 Int

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图像Information retrieval and web search
Search strategies for a scoping review "Differential retinal image features/descriptors of the eye diseases Stargardt and dry age-related macular degeneration"

基本信息

模态
图像
许可
Creative Commons Attribution 4.0 International
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

Stargardt病与干性年龄相关性黄斑变性视网膜图像特征鉴别范围综述的检索策略

Search strategies for a scoping review "Differential retinal image features/descriptors of the eye diseases Stargardt and dry age-related macular degeneration"

该数据集是范围综述的检索文档,综述主题为Stargardt病与干性年龄相关性黄斑变性在视网膜图像特征或描述符上的鉴别。数据包含Medline(Ovid)、Cinahl Complete(Ebsco)、Scopus和Web of Science四个数据库的检索策略,并附有readme.txt提供进一步说明。该数据集可用于复现或更新相关综述的文献检索过程,也可为眼科学领域信息检索方法研究提供参考(来源 DOI 解析,Creative Commons Attribution 4.0 International 许可)。

【数据集背景】

源站首次发布:2023。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):该数据集包含一篇综述的检索文档,该综述主题为Stargardt病与干性年龄相关性黄斑变性这两种眼病的视网膜图像特征/描述符的鉴别。数据集包含Medline(Ovid)、Cinahl Complete(Ebsco)、Scopus和Web of Science数据库的检索策略。更多文档请参见readme.txt。

【主题与分类】

主题标签:Information retrieval and web search。本站分类:眼及附器疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://dataverse.no/citation?persistentId=doi:10.23642/usn.24541315

使用许可:Creative Commons Attribution 4.0 International。

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源站:https://doi.org/10.23642/usn.24541315.v1

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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

该数据集包含了一篇关于眼病Stargardt病和干性年龄相关性黄斑变性视网膜图像特征/描述符差异的综述的检索文档。它涵盖了Medline (Ovid)、Cinahl Complete (Ebsco)、Scopus和Web of Science数据库的检索策略。更多文档信息请参见readme.txt。

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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