青光眼患者机动车碰撞预测的单变量模型结果
包含青光眼患者机动车碰撞预测单变量模型结果的数据集。
基本信息
资源简介
青光眼患者机动车碰撞预测的单变量模型结果
【一句话概览】
本数据集是 figshare 公开的结构化表格数据集，收录 1 个文件、合计 5.63 KB，主题涵盖 1 SD、Motor Vehicle Collisions、cohort study.Participants 117 drivers、sap、motor vehicle collision，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《Results of univariable models for prediction of motor vehicle collisions in glaucoma patients.》。配套论文《Predicting Risk of Motor Vehicle Collisions in Patients with Glaucoma: A Longitudinal Study》发表于 PLOS ONE（2015），DOI：10.1371/journal.pone.0138288。源站首次发布：2015-10-01。
【数据内容】
源站原始描述：Abbreviations: SD = standard deviation. Results of univariable models for prediction of motor vehicle collisions in glaucoma patients
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：缩写：SD = 标准差。 青光眼患者机动车碰撞预测的单变量模型结果。
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 5.63 KB。Table_2.xls：application/vnd.ms-excel，5.63 KB。数据集 DOI：10.1371/journal.pone.0138288.t002。
【主题与分类】
源站学科分类：Biological Sciences、Science Policy。主题标签：1 SD、Motor Vehicle Collisions、cohort study.Participants 117 drivers、sap、motor vehicle collision、simulator、hr、0.41 vs R 2、Longitudinal Study PurposeTo、ci。
【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/_Results_of_univariable_models_for_prediction_of_motor_vehicle_collisions_in_glaucoma_patients_/1562377
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：P. B. Gracitelli, Carolina; J. Tatham, Andrew; R. Boer, Erwin; Y. Abe, Ricardo; Diniz-Filho, Alberto; N. Rosen, Peter; et al. (2015). Results of univariable models for prediction of motor vehicle collisions in glaucoma patients.. PLOS ONE. Dataset
【使用注意】
· 源站最后修改于 2023-06-01，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：Results of univariable models for prediction of motor vehicle collisions in glaucoma patients.
- DOI：10.1371/journal.pone.0138288.t002
- 发布日期：2015-10-01
- 文件数：1 个
- 文件总体积：5.63 KB
- 源站页面：https://plos.figshare.com/articles/dataset/_Results_of_univariable_models_for_prediction_of_motor_vehicle_collisions_in_glaucoma_patients_/1562377
命令行下载
curl -L -o "Table_2.xls" "https://ndownloader.figshare.com/files/2296391"
文件清单
Table_2.xls（5.63 KB）
文件总体积 5.63 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
Abbreviations: SD = standard deviation.
Results of univariable models for prediction of motor vehicle collisions in glaucoma patients.
许可
CC BY 4.0
引用
学术使用请引用 DOI 10.1371/journal.pone.0138288.t002（source: https://plos.figshare.com/articles/dataset/_Results_of_univariable_models_for_prediction_of_motor_vehicle_collisions_in_glaucoma_patients_/1562377）。
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