Mâncio Lima疟疾队列研究2018–2021：患病率调查

数据集获取

源站：https://search.dataone.org/view/sha256%3Af15e43ef8d1c730ff96f4f21c37df880c0b6a891985e39267b0eff5633043733

标准获取流程：

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   • 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

疟疾在亚马逊流域各城市中心的诊断日益增多。本研究结合了为期4年、对2，774人家庭随机样本进行的反复患病率调查与寄生虫基因分型，以调查巴西亚马逊地区主要城市传播热点曼西奥利马（Mâncio Lima）的疟疾流行病学。我们发现，大多数疟疾感染为无症状感染，且未被即时检验显微镜检出。我们的研究结果表明，随着疟疾传播减少，显微镜的检测阈值升高，尽管分子方法估计的寄生虫密度相似，却导致更多感染被漏诊。我们在该地区发现了遗传高度多样性的间日疟原虫（Plasmodium vivax）和恶性疟原虫（P. falciparum）种群；城市与农村居民之间偶尔共享的谱系提示存在跨边界传播。

低密度感染和无症状感染的流行对常规监测和疟疾…的有效性构成了重大挑战，，，# Mâncio Lima疟疾队列研究2018–2021：患病率调查 https://doi.org/10.5061/dryad.69p8cz9cb ## 数据与文件结构说明 本数据集包含为期4年、基于家庭的随机样本（2,774人）的重复患病率调查数据，旨在研究巴西亚马逊地区主要城市传播热点Mâncio Lima的疟疾流行病学。 ### 变量 | 变量 | 描述 | 字段属性 | | :------------------------------- | :---------------------------------------------------------------- | :----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | visit …

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。