专家标注的贫血检测临床数据集

该数据集来自 data.mendeley.com,包含 364 例临床采集样本,涵盖贫血与非贫血两类病例,样本取自 Atapara General Hospital 患者的真实临床条件

google_dataset
2026-01-30 更新
浏览 6
其他分类贫血检测血液及造血器官疾病临床数据集专家标注二分类CBC
Expert-Labeled Clinical Dataset for Anemia Detection

基本信息

模态
其他
大小
0.000023842 GB
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-01-30
版本
v2

资源简介

专家标注的贫血检测临床数据集

Expert-Labeled Clinical Dataset for Anemia Detection

该数据集来自 data.mendeley.com,包含 364 例临床采集样本,涵盖贫血与非贫血两类病例,样本取自 Atapara General Hospital 患者的真实临床条件。所有样本由专家医师 Dr. Mohammad Mohiuddin Alam 观察、核实并标注,标注遵循标准临床评估标准。数据集包含 Anemia 与 Non-anemia 两个主要类别,每条记录代表一位患者,且已匿名化处理以保护隐私。该数据可用于贫血检测相关的分类建模与临床诊断研究(来源 Mendeley Data)。

【数据集背景】

源站首次发布:2026-01-30。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):该数据集包含 364 例临床采集样本,涵盖贫血与非贫血病例,取自 Atapara General Hospital 的患者。数据在真实临床条件下采集,反映医院环境中的常规诊断实践。所有样本均由专家医师 Dr. Mohammad Mohiuddin Alam 仔细观察、核实并标注,确保标注的可靠性与医学正确性。标注过程遵循标准临床评估标准,最大限度减少数据集中的噪声与误分类。该数据集包含两个主要类别:• Anemia • Non-anemia。每条样本代表一位患者的记录,并在纳入前进行匿名化处理以保护患者隐私。数据集中不包含任何个人可识别信息,数据采集过程中严格遵循伦理考量。

【数据结构与技术规格】

文件数 1 个,合计 23.84 KB。数据集 DOI:10.17632/8sycpbhzn7.2。

【主题与分类】

主题标签:贫血检测、血液及造血器官疾病、临床数据集、专家标注、二分类、CBC。本站分类:血液及造血器官疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://data.mendeley.com/datasets/8sycpbhzn7

官方服务

专家保障全链路合规授权与标注交付

陕川双基地 × 超十家三甲医院直连

从合规授权、采集治理、专业标注到数据集交付,我们提供全链路闭环服务,让高质量临床数据即拿即用。

⚡️ 需要原始数据或标注支持?联系我们获取定制方案。

帮我联系

下载信息

注册下载

需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。

暂未开放

公开下载

无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。

免登录

有偿下载

公开数据集受托下载与技术交付服务。

提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)

暂未开放

当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。

使用方式

数据集获取

源站:https://data.mendeley.com/datasets/8sycpbhzn7

标准获取流程:

  1. 访问源站链接,注册/登录账号;
  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
  3. 部分平台提供 SDK,例如:
    • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据集大小约 23.8 KB。

数据说明

MD Hasan Ahmad (2026). Expert-Labeled Clinical Dataset for Anemia Detection [Dataset]. http://doi.org/10.17632/8sycpbhzn7.2

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。

数据缺失?

依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。

⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。

获取专属数据定制方案