不同数据源组合的灵敏度和AUC结果
包含PM-BMII方法在病理性近视检测中，与不同数据源组合的敏感性和AUC对比结果。
基本信息
资源简介
不同数据源组合的灵敏度和AUC结果
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Sensitivity and AUC results for the various sources combinations.》。源站首次发布：2013-06-14。
【数据内容】
源站原始描述：Results show PM-BMII is better able to detect pathological myopia compared to the other individual or combined sources. Notes: Demographic/clinical data; SNP data, genetic information; low-level direct image features. combined demographic/clinical data and SNP data. combined demographic/clinical data and image features. combined SNP data and image features. combined all three data source -(PM-BMII)
【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.0065736.t004。
【主题与分类】
源站学科分类：Information and Computing Sciences、Medicine、Engineering、Biological Sciences。主题标签：genetics、population genetics、Genetic polymorphism、Population biology、algorithms、Bioengineering、Biomedical Engineering、Electrical engineering、Computer engineering、signal processing。
【适用方向】
文本类数据可用于医学自然语言处理，如命名实体识别、信息抽取与文本分类。
【获取与许可】
源站页面：https://plos.figshare.com/articles/dataset/_Sensitivity_and_AUC_results_for_the_various_sources_combinations_/721673
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Zhang, Zhuo; Xu, Yanwu; Liu, Jiang; Wing Kee Wong, Damon; Kwoh, Chee Keong; Saw, Seang-Mei; et al. (2015). Sensitivity and AUC results for the various sources combinations.. 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：Sensitivity and AUC results for the various sources combinations.
- DOI：10.1371/journal.pone.0065736.t004
- 发布日期：2013-06-14
- 文件数：1 个
- 文件总体积：5.63 KB
- 源站页面：https://plos.figshare.com/articles/dataset/_Sensitivity_and_AUC_results_for_the_various_sources_combinations_/721673
命令行下载
curl -L -o "Table_4.xls" "https://ndownloader.figshare.com/files/1088938"
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
Results show PM-BMII is better able to detect pathological myopia compared to the other individual or combined sources.
Notes:
Demographic/clinical data; SNP data, genetic information; low-level direct image features.
combined demographic/clinical data and SNP data.
combined demographic/clinical data and image features.
combined SNP data and image features.
combined all three data source -(PM-BMII).
许可
CC BY 4.0
引用
学术使用请引用 DOI 10.1371/journal.pone.0065736.t004（source: https://plos.figshare.com/articles/dataset/_Sensitivity_and_AUC_results_for_the_various_sources_combinations_/721673）。
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