贫血
贫血是指人体外周血红细胞容量减少至正常范围以下的一种常见临床综合征,可由红细胞生成不足、破坏过多或失血所致。其核心病理生理改变是血液携氧能力下降,导致组织缺氧。患者常表现为乏力、面色苍白、头晕、心悸、气短等,严重时可影响多器官功能。诊断依赖血常规检查,并根据平均红细胞体积等指标进一步分类,如缺铁性贫血、巨幼细胞贫血等。治疗需针对病因,包括补充铁剂、维生素B12或叶酸、促红细胞生成素,甚至输血。在临床研究、流行病学调查及医疗数据平台中,贫血被作为重要的独立疾病实体进行管理,用于疾病负担评估和诊疗质量监控。
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镰刀型细胞贫血症预测数据集
该数据集属于表格模态,深度聚焦于镰刀型细胞贫血症这一特定遗传性疾病的临床和检验数据。主要用途是指导多参数分类模型的构建,帮助临床快速预测和诊断高风险个体的镰刀型贫血发病状态。

贫血识别数据集
该数据集为表格模态,包含了用于公共卫生和医学诊断的血红蛋白浓度、年龄及性别等多维健康指标。主要用途是支持二分类预测模型的开发,以此实现对大规模人群中潜在贫血患者的高效、自动识别与分类诊断。

血细胞计数与检测数据集
该数据集为图像模态,由大量清晰的外周血涂片显微镜图像和精细的细胞边界框组成。主要用途是用于目标检测任务,通过精准识别和计数红细胞来辅助评估大细胞性、小细胞性或镰刀型等各类贫血导致的形态学改变。

慢性肾脏病数据集(含贫血特征)
该经典临床数据集为表格模态,记录了患者年龄、血压、血糖以及是否患有贫血等24个临床特征。主要用于慢性肾病进展的预测,由于肾病与贫血高度相关,其也被广泛用于分析贫血作为并发症对肾功能的潜在影响。

基于眼部图像的贫血检测数据集
该数据集为图像模态,主要收集了用于非侵入式检测的患者眼部结膜照片。其主要用途是利用深度学习图像分类技术,通过分析眼结膜的苍白程度来自动评估和识别患者是否患有贫血,提供简便的筛查手段。

贫血类型分类数据集
该数据集为表格数据,收集了红细胞、白细胞、血红蛋白以及平均红细胞体积等丰富的多维度血常规实验室指标。主要用于复杂贫血类型的多分类任务研究,帮助临床辅助诊断不同病因引起的贫血亚型。

贫血特征分类数据集
该数据集属于表格模态,包含了性别、血红蛋白和红细胞压积等关键临床化验数据。其主要用途是训练和评估机器学习分类算法,通过这些基础生理指标对患者是否患有贫血进行快速准确的自动筛查与二分类任务。

贫血儿童数据集
该数据集包含儿童贫血相关的临床表格数据,如红血球计数、血红蛋白浓度等血液指标及儿童基本信息,主要用于研究儿童贫血的流行病学特征、风险因素分析,以及辅助开发贫血诊断和监测模型,适用于医疗健康和疾病分析领域的研究。

贫血检测数据集
该数据集包含用于贫血预测的图像像素值和血红蛋白水平数据,数据模态涉及图像和临床数值,主要用于通过机器学习方法分析图像特征与血红蛋白关联性,实现贫血状况的自动化检测与预测研究。

缺铁性贫血概述数据集
该数据集是一个以文本形式呈现的医学资料集合,主要围绕缺铁性贫血的流行病学、病因、诊断与治疗展开,包含临床指标、人群特征及干预效果等信息,适用于血液病学、营养学与公共卫生领域的研究,旨在为缺铁性贫血的预防策略和临床管理提供数据支持。

缺铁性贫血概述数据集
该数据集是一个关于缺铁性贫血的医学综述数据集,主要包含文本形式的临床医学信息,涵盖缺铁性贫血的流行病学、病因学、诊断与治疗等方面的内容,适用于公共卫生研究、临床诊疗指南制定以及营养缺乏相关疾病的预防与管理策略分析。

Eyes-defy-anemia
该数据集包含 218 张眼结膜图像及其手动分割标注,属于医学影像模态,每张图像均附有血红蛋白值、年龄和性别等临床表格数据,主要用于研究基于结膜苍白度的非侵入性贫血诊断方法,并支持结膜区域分割算法的开发与评估。
