基础数据.xls
基于腹部CT体成分参数与ICU脓毒症患者90天死亡率关联的研究数据集。
基本信息
资源简介
基础数据.xls
【一句话概览】
本数据集是 figshare 公开的结构化表格数据集，收录 1 个文件、合计 62.98 KB，主题涵盖 Sepsis、Intensive Care Unit、Body Composition，可用于统计建模、特征工程与队列分析，CC BY 4.0 许可开放获取。
【数据集背景】
源站首次发布：2025-01-27。
【数据内容】
源站原始描述：This study explores the association between body composition parameters, assessed by abdominal CT scans, and 90-day mortality in ICU patients with sepsis. We believe the findings will contribute significantly to the understanding of prognostic factors in critically ill patients and may provide valuable insights into clinical practice
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：本研究探讨了通过腹部CT扫描评估的身体成分参数与ICU脓毒症患者90天死亡率之间的关联。我们相信，这些发现将极大地促进对危重症患者预后因素的理解，并可能为临床实践提供有价值的见解。
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 62.98 KB。基础数据.xls：application/vnd.ms-excel，62.98 KB。数据集 DOI：10.6084/m9.figshare.28284851.v1。
【主题与分类】
源站学科分类：Intensive care。主题标签：Sepsis、Intensive Care Unit、Body Composition。
【适用方向】
结构化表格数据可直接用于统计建模、特征工程与队列分析。
【获取与许可】
源站页面：https://figshare.com/articles/dataset/_xls/28284851
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Xu, Yuntian (2025). 基础数据.xls. figshare. Dataset
下载信息
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使用方式
数据集获取（Figshare）
- 源站标题：基础数据.xls
- DOI：10.6084/m9.figshare.28284851.v1
- 发布日期：2025-01-27
- 文件数：1 个
- 文件总体积：62.98 KB
- 源站页面：https://figshare.com/articles/dataset/_xls/28284851
命令行下载
curl -L -o "基础数据.xls" "https://ndownloader.figshare.com/files/51948635"
文件清单
基础数据.xls（62.98 KB）
文件总体积 62.98 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
This study explores the association between body composition parameters, assessed by abdominal CT scans, and 90-day mortality in ICU patients with sepsis. We believe the findings will contribute significantly to the understanding of prognostic factors in critically ill patients and may provide valuable insights into clinical practice.
许可
CC BY 4.0
引用
学术使用请引用 DOI 10.6084/m9.figshare.28284851.v1（source: https://figshare.com/articles/dataset/_xls/28284851）。
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