6-60月龄观察性研究临床数据集1 ~ Smart Discharges

数据聚焦于儿科脓毒症相关临床信息,包含数据字典、通用数据元素等管理资源,适用于儿科脓毒症预测模型开发、数据科学算法研究及临床数据标准化等任务

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文本预测Pediatric intensive careSepticemiaSepsisData dictionariesMedicine, Health and Life SciencesData managementCommon data elementsData curationPediatricInfantAlgorithmsData science
6-60m Observation - Clinical 1 (dataset) ~ Smart Discharges

基本信息

模态
文本
任务类型
预测
许可
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
创建/更新时间
2026-10-22

资源简介

6-60月龄观察性研究临床数据集1 ~ Smart Discharges

6-60m Observation - Clinical 1 (dataset) ~ Smart Discharges

该数据集为Smart Discharges 6-60月龄观察性研究(6-60m - Phase 1)的临床数据集#1,时间覆盖2017年3月至2019年3月。数据聚焦于儿科脓毒症相关临床信息,包含数据字典、通用数据元素等管理资源,适用于儿科脓毒症预测模型开发、数据科学算法研究及临床数据标准化等任务。部分文件受限,需申请CoLab成员资格方可访问(来源 DataONE,http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0 许可)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):来自Smart Discharges 6-60m观察性研究(6-60m - Phase 1)的临床数据集#1。2017年3月至2019年3月。关于受限文件的说明:如果您还不是CoLab成员,请完成我们的成员资格申请调查,以便在2个工作日内获得受限文件的访问权限。部分文件可能仅限CoLab成员访问。这些文件被文件所有者视为更敏感,旨在按个案情况共享。请通过本页“与儿科脓毒症CoLab合作”下的联系方式联系CoLab协调员。

【主题与分类】

主题标签:Pediatric intensive care、Septicemia、Sepsis、Data dictionaries、Medicine, Health and Life Sciences、Data management、Common data elements、Data curation、Pediatric、Infant。本站分类:感染性疾病/脓毒症。

【获取与许可】

源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3A3562465064d16881cf5a83f387f4f8ee7f48960ac8e7493b6865a478002e0e4e

使用许可:http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0。

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源站:https://search.dataone.org/view/sha256%3A3562465064d16881cf5a83f387f4f8ee7f48960ac8e7493b6865a478002e0e4e

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  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
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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

来自Smart Discharges 6-60m观察性研究(6-60m - 第1阶段)的临床数据集#1。2017年3月至2019年3月。关于受限文件的说明:如果您还不是CoLab成员,请完成我们的会员申请调查,以便在2个工作日内获得受限文件的访问权限。部分文件可能仍仅限CoLab成员访问。这些文件被文件所有者视为更为敏感,需逐案共享。请通过本页面“与儿科脓毒症CoLab合作”栏目联系CoLab协调员。

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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