第2组(内界膜剥除/ILM peeling)手术失败预测因素的逻辑回归分析

第2组(内界膜剥除)手术失败预测因素的逻辑回归分析数据集,可用于眼科手术失败风险因素研究。

NIAID Data Ecosystem
浏览 8
表格6 month-postoperative VA6- month postoperative BCVAmacular hole Purpose6- month postoperative VAsuccess rateMultiple regression analysisgroup 2group 1membrane flap inversionMIVSmicroincision vitrectomy surgeryILM flap inversion
Logistic regression analysis of factors predicting surgical failure in group 2 (ILM peeling).

基本信息

模态
表格
大小
0.000005632 GB
许可
CC BY 4.0
创建/更新时间
2026-10-10
版本
v1

资源简介

第2组(内界膜剥除/ILM peeling)手术失败预测因素的逻辑回归分析

【一句话概览】

本数据集是 figshare 公开的结构化表格数据集,收录 1 个文件、合计 5.63 KB,主题涵盖 6 month-postoperative VA、6- month postoperative BCVA、macular hole Purpose、6- month postoperative VA、success rate,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《Logistic regression analysis of factors predicting surgical failure in group 2 (ILM peeling).》。配套论文《Surgical results of internal limiting membrane flap inversion and internal limiting membrane peeling for macular hole》发表于 PLOS ONE(2018),DOI:10.1371/journal.pone.0203789。源站首次发布:2018-09-13。

【数据内容】

源站原始描述:Logistic regression analysis of factors predicting surgical failure in group 2 (ILM peeling)

中文译文(机器翻译,仅供快速理解,请以原文为准):第2组(ILM剥除)中预测手术失败因素的Logistic回归分析。

【数据结构与技术规格】

文件数 1 个,合计 5.63 KB。Table 4.xls:application/vnd.ms-excel,5.63 KB。数据集 DOI:10.1371/journal.pone.0203789.t004。

【主题与分类】

源站学科分类:Medicine、Cell Biology、Developmental Biology、Marine Biology。主题标签:6 month-postoperative VA、6- month postoperative BCVA、macular hole Purpose、6- month postoperative VA、success rate、Multiple regression analysis、group 2、group 1、membrane flap inversion、MIVS。

【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/Logistic_regression_analysis_of_factors_predicting_surgical_failure_in_group_2_ILM_peeling_/7085420

使用许可:CC BY 4.0(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)。

规范引用:Ota, Hiroya; Kunikata, Hiroshi; Aizawa, Naoko; Nakazawa, Toru (2018). Logistic regression analysis of factors predicting surgical failure in group 2 (ILM peeling).. PLOS ONE. Dataset

【使用注意】

· 源站最后修改于 2023-06-04,引用时请注意版本时效。

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数据集获取(Figshare)

命令行下载

curl -L -o "Table 4.xls" "https://ndownloader.figshare.com/files/13028324"

文件清单

  • Table 4.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

Logistic regression analysis of factors predicting surgical failure in group 2 (ILM peeling).

许可

CC BY 4.0

引用

学术使用请引用 DOI 10.1371/journal.pone.0203789.t004(source: https://plos.figshare.com/articles/dataset/Logistic_regression_analysis_of_factors_predicting_surgical_failure_in_group_2_ILM_peeling_/7085420)。

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