结合危险与暴露驱动因素预测欧洲人类蜱传脑炎的时空风险

数据集获取

源站：https://doi.org/10.5281/zenodo.15740470

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。

数据说明

该预发布仓库包含研究“通过结合危害与暴露驱动因素预测欧洲人类蜱传脑炎（TBE）的时空风险”中使用的所有数据、代码和模型输出。所提供的材料可完整复现手稿中描述的分析工作流程。由于数据共享限制，包含人类TBE病例数据的原始流行病学数据集无法公开共享。然而，我们提供了一个人类病例变量的合成（“虚拟”）版本，以确保所有脚本均可执行并复现建模流程。内容：📃 用于模型训练、模拟和图形生成的R脚本 📁 Data/：协变量数据集以及NUTS-3和市级层面的合成（“虚拟”）TBE存在/不存在数据 📁 Results/：NUTS-3和市级层面TBE发生的拟合模型及预测概率（2017–2025年） 📁 Figures/：由结果生成的图形 📁 Folds/：用于交叉验证的模型折。所有数据均以.RData格式提供。每个文件夹中均包含详细的README文件，以指导用户了解结构和内容。

重要免责声明：本存储库中包含的模拟数据集仅用于示例和计算目的。它们并不反映TBE的真实地理分布，也不旨在用于分析或解读。本项目已获得欧盟“地平线2020”研究与创新计划的资助，资助协议编号为874850，并被编目为MOOD 081。本出版物的内容由作者全权负责，不一定反映欧洲委员会的观点。

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。