AI-CXR与血液学参数预测COVID-19患者死亡率和插管事件数据集
基于AI-CXR影像和血液学参数预测COVID-19患者死亡率和插管事件的数据集。
基本信息
资源简介
AI-CXR与血液学参数预测COVID-19患者死亡率和插管事件数据集
【一句话概览】
本数据集是 figshare 公开的多模态数据集，收录 1 个文件、合计 188.93 KB，主题涵盖 chest X ray、Hematology parameter、COVID-19、Infection、Disease，可用于跨模态对齐与融合建模研究，CC BY 4.0 许可开放获取。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《AI-CXR and Hematology Parameters for Prediction Mortality and Intubation Event In COVID-19 Patients from Second Referral HospitalItem》。源站首次发布：2023-10-26。
【数据内容】
源站原始描述：Researchers aim to predict the mortality of COVID-19 patients considering both the AI-CXR and hematology parameters
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：研究人员旨在综合考虑 AI-CXR 和血液学参数，预测 COVID-19 患者的死亡率。
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 188.93 KB。030423_RKI_UNAIR_Troubleshoot_Fix.xls：application/vnd.ms-excel，188.93 KB。数据集 DOI：10.6084/m9.figshare.24441340.v1。
【主题与分类】
源站学科分类：Artificial intelligence not elsewhere classified。主题标签：chest X ray、Hematology parameter、COVID-19、Infection、Disease。
【适用方向】
多模态数据适合跨模态对齐、融合建模与联合表征学习方向的研究。
【获取与许可】
源站页面：https://figshare.com/articles/dataset/AI-CXR_and_Hematology_Parameters_for_Prediction_Mortality_and_Intubation_Event_In_COVID-19_Patients_from_Second_Referral_HospitalItem/24441340
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Romadhon, Pradana Zaky (2023). AI-CXR and Hematology Parameters for Prediction Mortality and Intubation Event In COVID-19 Patients from Second Referral HospitalItem. figshare. Dataset
下载信息
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使用方式
数据集获取（Figshare）
- 源站标题：AI-CXR and Hematology Parameters for Prediction Mortality and Intubation Event In COVID-19 Patients from Second Referral HospitalItem
- DOI：10.6084/m9.figshare.24441340.v1
- 发布日期：2023-10-26
- 文件数：1 个
- 文件总体积：188.93 KB
- 源站页面：https://figshare.com/articles/dataset/AI-CXR_and_Hematology_Parameters_for_Prediction_Mortality_and_Intubation_Event_In_COVID-19_Patients_from_Second_Referral_HospitalItem/24441340
命令行下载
curl -L -o "030423_RKI_UNAIR_Troubleshoot_Fix.xls" "https://ndownloader.figshare.com/files/42908635"
文件清单
030423_RKI_UNAIR_Troubleshoot_Fix.xls（188.93 KB）
文件总体积 188.93 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
Researchers aim to predict the mortality of COVID-19 patients considering both the AI-CXR and hematology parameters.
许可
CC BY 4.0
引用
学术使用请引用 DOI 10.6084/m9.figshare.24441340.v1（source: https://figshare.com/articles/dataset/AI-CXR_and_Hematology_Parameters_for_Prediction_Mortality_and_Intubation_Event_In_COVID-19_Patients_from_Second_Referral_HospitalItem/24441340）。
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