Calcofluor White 染色直接镜检脓性分泌物初步鉴别皮肤孢子丝菌病与非结核分枝杆菌感染:前瞻性初步研究

该数据集来自 data.mendeley.com,包含 2 个文件(Flowchart.jpg 与 S Fig.1.jpg),对应一项关于通过 Calcofluor White 染色直接镜检脓性分泌物以初步鉴别皮肤孢子丝菌病与非结核分枝杆菌感染的前瞻性初步研究

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2025-05-13 更新
浏览 8
其他分类皮肤孢子丝菌病非结核分枝杆菌感染直接镜检脓性分泌物前瞻性初步研究感染性疾病
Initial Differentiation of Cutaneous Sporotrichosis from Nontuberculous Mycobacterial Infections via Direct Microscopic Examination of Purulent Secretion Stained with Calcofluor White Staining : A Prospective Pilot Study

基本信息

模态
其他
大小
0.002658669 GB
任务类型
分类
创建/更新时间
2025-05-13
版本
v1

资源简介

Calcofluor White 染色直接镜检脓性分泌物初步鉴别皮肤孢子丝菌病与非结核分枝杆菌感染:前瞻性初步研究

Initial Differentiation of Cutaneous Sporotrichosis from Nontuberculous Mycobacterial Infections via Direct Microscopic Examination of Purulent Secretion Stained with Calcofluor White Staining : A Prospective Pilot Study

该数据集来自 data.mendeley.com,包含 2 个文件(Flowchart.jpg 与 S Fig.1.jpg),对应一项关于通过 Calcofluor White 染色直接镜检脓性分泌物以初步鉴别皮肤孢子丝菌病与非结核分枝杆菌感染的前瞻性初步研究。源站描述提及用灭菌针刺破结节,并提供皮下感染实验室诊断流程图。数据可用于展示该鉴别诊断流程及实验室诊断路径,供感染性疾病相关教学或方法学参考(来源 Mendeley Data)。

【数据集背景】

源站首次发布:2025-05-13。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):用灭菌针穿刺结节;皮下感染实验室诊断流程图

【数据结构与技术规格】

文件数 2 个,合计 2.66 MB。数据集 DOI:10.17632/zcbyxpssxx.1。

【主题与分类】

主题标签:皮肤孢子丝菌病、非结核分枝杆菌感染、直接镜检、脓性分泌物、前瞻性初步研究、感染性疾病。本站分类:感染性疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://data.mendeley.com/datasets/zcbyxpssxx

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源站:https://data.mendeley.com/datasets/zcbyxpssxx

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  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 2.7 MB。

数据说明

Xiujiao Xia (2025). Initial Differentiation of Cutaneous Sporotrichosis from Nontuberculous Mycobacterial Infections via Direct Microscopic Examination of Purulent Secretion Stained with Calcofluor White Staining : A Prospective Pilot Study [Dataset]. http://doi.org/10.17632/zcbyxpssxx.1

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

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