刚果民主共和国非伤寒沙门菌血流感染监测数据 2007-2017
数据可用于分析该地区非伤寒沙门菌血流感染的流行趋势、耐药特征以及O5-negative Salmonella Typhimurium（variant Copenhagen）的出现情况，为相关研究与防控提供基础（来源 figshare，CC BY 4.0 许可）
基本信息
资源简介
刚果民主共和国非伤寒沙门菌血流感染监测数据 2007-2017
Non-typhoidal Salmonella bloodstream infections: surveillance in DR Congo 2007-2017
该数据集收录了2007至2017年间在刚果民主共和国开展的血培养监测项目中收集的非伤寒沙门菌血流感染数据，来源于doi.org，作者为Bieke Tack，于2020年2月24日发布，DOI为10.6084/m9.figshare.8550914.v1，仅含1个文件，样例为190703_DRC0717_NTS surveillance.xlsx。数据可用于分析该地区非伤寒沙门菌血流感染的流行趋势、耐药特征以及O5-negative Salmonella Typhimurium（variant Copenhagen）的出现情况，为相关研究与防控提供基础（来源 figshare，CC BY 4.0 许可）。
【数据集背景】
项目资助方：This work was funded by the Belgian Directorate of Development Cooperation (DGD) through Project 2.01 of the Third Framework Agreement between the Belgian DGD and the Institute of Tropical Medicine, Belgium, and by the Baillet-Latour fund.。源站首次发布：2020-02-24。
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 5.30 MB。数据集 DOI：10.6084/m9.figshare.8550914.v1。
【主题与分类】
源站学科分类：Bacteriology、Infectious diseases、Microbiology not elsewhere classified。主题标签：Antimicrobial resistance、Bacteriology、Infectious Diseases、Microbiology。本站分类：感染性疾病。
【适用方向】
源站学科分类标注为 Bacteriology、Infectious diseases、Microbiology not elsewhere classified。
【获取与许可】
源站页面：https://figshare.com/articles/dataset/Non-typhoidal_Salmonella_bloodstream_infections_surveillance_in_DR_Congo_2007-2017/8550914
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Tack, Bieke (2020). Non-typhoidal Salmonella bloodstream infections: surveillance in DR Congo 2007-2017. figshare. Dataset
下载信息
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数据集获取
源站：https://doi.org/10.6084/m9.figshare.8550914.v1
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 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。
- OpenDataLab:
数据集大小约 5.3 MB。
数据说明
该数据集包含2007-2017年在刚果民主共和国开展的血培养监测项目期间收集的非伤寒沙门氏菌血流感染数据。报告《刚果民主共和国非伤寒沙门氏菌血流感染增加（2015-2017年）：O5阴性鼠伤寒沙门氏菌的出现及令人担忧的耐药率》基于该数据集中的数据。
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。
需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连，提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
