AI算法在预测膝关节置换术后关节感染中的性能

涉及AI算法在预测膝关节置换术后关节感染中性能评估的数据集。

NIAID Data Ecosystem
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Performance of AI Algorithms in predicting joint infection in knee arthroplasty.

基本信息

模态
其他
许可
CC BY 4.0
创建/更新时间
2026-10-17
版本
v1

资源简介

AI算法在预测膝关节置换术后关节感染中的性能

【一句话概览】

本数据集是 figshare 公开数据集,收录 1 个文件、合计 5.63 KB,主题涵盖 vip ), wanfang、two others exhibited、source software programs、regarding implant measurement、intraclass correlation coefficient,源站分类为 Space Science、Medicine、Biotechnology、Biological Sciences not elsewhere classified,CC BY 4.0 许可开放获取。

【数据集背景】

本数据集源站标题为《Performance of AI Algorithms in predicting joint infection in knee arthroplasty.》。配套论文《Application of artificial intelligence in X-ray imaging analysis for knee arthroplasty: A systematic review》发表于 PLOS One(2025),DOI:10.1371/journal.pone.0321104。源站首次发布:2025-05-07。

【数据内容】

源站原始描述:Performance of AI Algorithms in predicting joint infection in knee arthroplasty

中文译文(机器翻译,仅供快速理解,请以原文为准):AI算法在预测膝关节置换术后关节感染中的效能。

【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.0321104.t004。

【主题与分类】

源站学科分类:Space Science、Medicine、Biotechnology、Biological Sciences not elsewhere classified、Information Systems not elsewhere classified、Cancer。主题标签:vip ), wanfang、two others exhibited、source software programs、regarding implant measurement、intraclass correlation coefficient、identifying implant brands、excellent reliability across、detecting implant loosening、cnki ), weipu、classified implant brands。

【适用方向】

源站学科分类标注为 Space Science、Medicine、Biotechnology、Biological Sciences not elsewhere classified、Information Systems not elsewhere classified、Cancer。

【获取与许可】

源站页面:https://plos.figshare.com/articles/dataset/Performance_of_AI_Algorithms_in_predicting_joint_infection_in_knee_arthroplasty_/28947570

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

规范引用:Zhang, Zhihong; Hui, Xu; Tao, Huimin; Fu, Zhenjiang; Cai, Zaili; Zhou, Sheng; et al. (2025). Performance of AI Algorithms in predicting joint infection in knee arthroplasty.. PLOS ONE. Dataset

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数据集获取(Figshare)

命令行下载

curl -L -o "Table 4.xls" "https://ndownloader.figshare.com/files/54277737"

文件清单

  • Table 4.xls(5.63 KB)

文件总体积 5.63 KB(源站 API 实测)。

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。

数据说明

Performance of AI Algorithms in predicting joint infection in knee arthroplasty.

许可

CC BY 4.0

引用

学术使用请引用 DOI 10.1371/journal.pone.0321104.t004(source: https://plos.figshare.com/articles/dataset/Performance_of_AI_Algorithms_in_predicting_joint_infection_in_knee_arthroplasty_/28947570)。

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