侵袭性霉菌病CT报告假阳性错误数据集

资源简介

侵袭性霉菌病CT报告假阳性错误数据集

【数据集背景】

本数据集源站标题为《Major systematic errors in the false notifications (false positives) for invasive mold diseases among computed tomography reports by the classifier.》。配套论文《Facilitating Surveillance of Pulmonary Invasive Mold Diseases in Patients with Haematological Malignancies by Screening Computed Tomography Reports Using Natural Language Processing》发表于 PLoS ONE（2014），DOI：10.1371/journal.pone.0107797。源站首次发布：2014-09-24。

【数据内容】

源站原始描述：Major systematic errors in the false notifications (false positives) for invasive mold diseases among computed tomography reports by the classifier

【数据结构与技术规格】

文件数 1 个，合计 5.63 KB。Table_4.xls：application/vnd.ms-excel，5.63 KB。数据集 DOI：10.1371/journal.pone.0107797.t004。

【主题与分类】

源站学科分类：Biological Sciences。主题标签：nlp、roc、270 case patients、Natural Language Processing PurposeProspective surveillance、ci、imd、ct、Screening Computed Tomography Reports、Pulmonary Invasive Mold Diseases、development subset。

【适用方向】

文本类数据可用于医学自然语言处理，如命名实体识别、信息抽取与文本分类。

【获取与许可】

源站页面：https://plos.figshare.com/articles/dataset/Major_systematic_errors_in_the_false_notifications_false_positives_for_invasive_mold_diseases_among_computed_tomography_reports_by_the_classifier_/1180750

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

规范引用：R. Ananda-Rajah, Michelle; Martinez, David; A. Slavin, Monica; Cavedon, Lawrence; Dooley, Michael; Cheng, Allen; et al. (2014). Major systematic errors in the false notifications (false positives) for invasive mold diseases among computed tomography reports by the classifier.. PLOS ONE. Dataset

【使用注意】

· 源站最后修改于 2023-06-09，引用时请注意版本时效。