文件S1 - 高分辨率CT评分系统预测急诊科培养阳性肺结核
包含补充表格的肺结核CT评分系统预测研究数据集，用于支持急诊科中培养阳性肺结核的预测。
基本信息
资源简介
文件S1 - 高分辨率CT评分系统预测急诊科培养阳性肺结核
【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 113.66 KB，主题涵盖 immunology、Clinical immunology、Pulmonary immunology、Infectious diseases、Bacterial diseases，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】
本数据集源站标题为《File S1 - A High Resolution Computer Tomography Scoring System to Predict Culture-Positive Pulmonary Tuberculosis in the Emergency Department》。配套论文《A High Resolution Computer Tomography Scoring System to Predict Culture-Positive Pulmonary Tuberculosis in the Emergency Department》发表于 PLoS ONE（2014），DOI：10.1371/journal.pone.0093847。源站首次发布：2014-04-11。
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 113.66 KB。File_S1.doc：application/msword，113.66 KB。数据集 DOI：10.1371/journal.pone.0093847.s001。
【主题与分类】
源站学科分类：Biological Sciences。主题标签：immunology、Clinical immunology、Pulmonary immunology、Infectious diseases、Bacterial diseases、tuberculosis、Pulmonology、Tropical diseases、research design、Clinical research design。
【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/_A_High_Resolution_Computer_Tomography_Scoring_System_to_Predict_Culture_Positive_Pulmonary_Tuberculosis_in_the_Emergency_Department_/996337
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：-Jun Yeh, Jun; Neoh, Choo-Aun; Chen, Cheng-Ren; Yi-Ting Chou, Christine; Wu, Ming-Ting (2015). File S1 - A High Resolution Computer Tomography Scoring System to Predict Culture-Positive Pulmonary Tuberculosis in the Emergency Department. PLOS ONE. Dataset
【使用注意】
· 源站最后修改于 2023-06-01，引用时请注意版本时效。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放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：File S1 - A High Resolution Computer Tomography Scoring System to Predict Culture-Positive Pulmonary Tuberculosis in the Emergency Department
- DOI：10.1371/journal.pone.0093847.s001
- 发布日期：2014-04-11
- 文件数：1 个
- 文件总体积：113.66 KB
- 源站页面：https://plos.figshare.com/articles/dataset/_A_High_Resolution_Computer_Tomography_Scoring_System_to_Predict_Culture_Positive_Pulmonary_Tuberculosis_in_the_Emergency_Department_/996337
命令行下载
curl -L -o "File_S1.doc" "https://ndownloader.figshare.com/files/1461164"
文件清单
File_S1.doc（113.66 KB）
文件总体积 113.66 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
Supplementary tables (Tables S1–S4).
(DOC)
许可
CC BY 4.0
引用
学术使用请引用 DOI 10.1371/journal.pone.0093847.s001（source: https://plos.figshare.com/articles/dataset/_A_High_Resolution_Computer_Tomography_Scoring_System_to_Predict_Culture_Positive_Pulmonary_Tuberculosis_in_the_Emergency_Department_/996337）。
数据缺失？
依托陕西、四川两大基地，我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系，覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程，为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务？立即联系我们获取专业方案。
