Name: 印度CT感染流行率研究
Creator: 千方医数集科研发现管道
License: CC BY 4.0

基本信息

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0.000009728 GB

许可

CC BY 4.0

创建/更新时间

2015-12-02

版本

v1

资源简介

印度CT感染流行率研究

【数据集背景】

本数据集源站标题为《CT Prevalence Studies in India.》。配套论文《Low Prevalence of Chlamydia trachomatis Infection in Non-Urban Pregnant Women in Vellore, S. India》发表于 PLoS ONE（2012），DOI：10.1371/journal.pone.0034794。源站首次发布：2013-02-20。

【数据内容】

源站原始描述：This table shows a review on Indian data which show a wide variation in CT prevalence and methods of laboratory confirmation

【数据结构与技术规格】

文件数 1 个，合计 9.73 KB。Table_1.xls：application/vnd.ms-excel，9.73 KB。数据集 DOI：10.1371/journal.pone.0034794.t001。

【主题与分类】

源站学科分类：Medicine、Infectious Diseases、Mathematics、Biotechnology、Immunology。主题标签：prevalence、studies。

【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://plos.figshare.com/articles/dataset/_CT_Prevalence_Studies_in_India_/313738

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

规范引用：K. Vidwan, Navjyot; Regi, Annie; Steinhoff, Mark; S. Huppert, Jill; Allen Staat, Mary; Dodd, Caitlin; et al. (2015). CT Prevalence Studies in India.. PLOS ONE. Dataset

【使用注意】

· 源站最后修改于 2023-06-05，引用时请注意版本时效。

原始链接

https://figshare.com/articles/dataset/_CT_Prevalence_Studies_in_India_/313738

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当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。

使用方式

数据集获取（Figshare）

源站标题：CT Prevalence Studies in India.
DOI：10.1371/journal.pone.0034794.t001
发布日期：2013-02-20
文件数：1 个
文件总体积：9.73 KB
源站页面：https://plos.figshare.com/articles/dataset/_CT_Prevalence_Studies_in_India_/313738

命令行下载

curl -L -o "Table_1.xls" "https://ndownloader.figshare.com/files/643252"

文件清单

Table_1.xls（9.73 KB）

文件总体积 9.73 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