鼻-眶-脑毛霉菌病与细菌性眼眶蜂窝织炎症状数据集

该数据集包含鼻-眶-脑毛霉菌病与细菌性眼眶蜂窝织炎两种疾病的临床症状数据,模态涉及文本形式的症状描述、可能包括临床表格或病例记录,主要用于支持这两种眼部及周围组织感染性疾病的鉴别诊断研究,帮助医学工作者通过症状分析提升诊断准确性,并可用于相关医学模型开发。

Figshare
2016-08-09 更新
浏览 34
BOCComputed Tomography Findings PurposeBacterial Orbital CellulitiseyelidEOM limitationincidence ratesAbnormal CT findingsHTNDMvsROCM34 cases
Symptoms of rhino-orbito-cerebral mucormycosis and bacterial orbital cellulitis

基本信息

大小
0.000005632 GB
许可
CC BY 4.0
创建/更新时间
2016-08-09
版本
v1

资源简介

鼻-眶-脑毛霉菌病与细菌性眼眶蜂窝织炎症状数据集

【数据集背景】

本数据集源站标题为《Symptoms of rhino-orbito-cerebral mucormycosis and bacterial orbital cellulitis.》。配套论文《Early Differential Diagnosis of Rhino-Orbito-Cerebral Mucormycosis and Bacterial Orbital Cellulitis: Based on Computed Tomography Findings》发表于 PLOS ONE(2016),DOI:10.1371/journal.pone.0160897。源站首次发布:2016-08-08。

【数据内容】

源站原始描述:Symptoms of rhino-orbito-cerebral mucormycosis and bacterial orbital cellulitis

【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.0160897.t002。

【主题与分类】

源站学科分类:Medicine、Cell Biology、Neuroscience、Biotechnology、Immunology、Cancer。主题标签:BOC、Computed Tomography Findings Purpose、Bacterial Orbital Cellulitis、eyelid、EOM limitation、incidence rates、Abnormal CT findings、HTN、DM、vs。

【适用方向】

源站学科分类标注为 Medicine、Cell Biology、Neuroscience、Biotechnology、Immunology、Cancer。

【获取与许可】

源站页面:https://plos.figshare.com/articles/dataset/Symptoms_of_rhino-orbito-cerebral_mucormycosis_and_bacterial_orbital_cellulitis_/3548574

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

规范引用:Son, Jun Hyuk; Bin Lim, Hyung; Lee, Soo Hyun; Yang, Jae Wook; Lee, Sung Bok (2016). Symptoms of rhino-orbito-cerebral mucormycosis and bacterial orbital cellulitis.. PLOS ONE. Dataset

【使用注意】

· 源站最后修改于 2023-06-05,引用时请注意版本时效。

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数据集获取(Figshare)

源站:https://figshare.com/articles/dataset/Symptoms_of_rhino-orbito-cerebral_mucormycosis_and_bacterial_orbital_cellulitis_/3548574

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数据说明

该数据集收集了鼻-眶-脑毛霉菌病(一种侵袭性真菌感染)与细菌性眼眶蜂窝织炎(眼眶周围组织的细菌感染)的临床症状信息。数据内容包括两种疾病的症状表现,可能涉及患者体征、实验室指标或影像学特征等。数据来源于临床研究或病例记录,通过Figshare平台公开分享。该数据集主要用于支持两种疾病的鉴别诊断研究,帮助医学工作者识别关键症状差异,提升临床决策准确性,也可用于医学教育或机器学习模型训练。

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