Name: 末次治疗前炎症因子水平
Creator: figshare
License: CC BY 4.0

基本信息

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0.000013275 GB

许可

CC BY 4.0

创建/更新时间

2020-09-04

版本

v2

资源简介

末次治疗前炎症因子水平

【一句话概览】

该数据标题为“Inflammation factors levels before the last treatment”，描述为最后一次治疗/再治疗前房水中的炎症因子水平。包含1个文件，合计大小13.3 KB。标签为Inflammation factor和Medicine，分类为其他未另分类的生物医学与临床科学，许可为CC BY 4.0（来源 figshare，CC BY 4.0 许可）。

【数据集背景】

本数据集源站标题为《Inflammation factors levels before the last treatment》。源站首次发布：2015-12-02。

【数据内容】

源站原始描述：Inflammation factors levels in the aqueous humor before the last treatment/re-treatment

中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：末次治疗/再治疗前房水中的炎症因子水平。

【数据结构与技术规格】

文件数 1 个，合计 13.28 KB。factors_levels_before_the_last_treatment.xlsx：application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet，13.28 KB。数据集 DOI：10.6084/m9.figshare.1477799.v2。

【主题与分类】

源站学科分类：Other biomedical and clinical sciences not elsewhere classified。主题标签：Inflammation factor、Medicine。

【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://figshare.com/articles/dataset/Inflammation_factors_levels_before_the_last_treatment/1477799

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

规范引用：Leng, Xuan (2015). Inflammation factors levels before the last treatment. figshare. Dataset

【使用注意】

· 源站最后修改于 2016-01-20，引用时请注意版本时效。

原始链接

https://figshare.com/articles/dataset/Inflammation_factors_levels_before_the_last_treatment/1477799/1

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使用方式

数据集获取（Figshare）

源站标题：Inflammation factors levels before the last treatment
DOI：10.6084/m9.figshare.1477799.v2
发布日期：2015-12-02
文件数：1 个
文件总体积：13.28 KB
源站页面：https://figshare.com/articles/dataset/Inflammation_factors_levels_before_the_last_treatment/1477799

命令行下载

curl -L -o "factors_levels_before_the_last_treatment.xlsx" "https://ndownloader.figshare.com/files/2595464"

文件清单

factors_levels_before_the_last_treatment.xlsx（13.28 KB）

文件总体积 13.28 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