儿童颅缝早闭手术术中输血术前预测的数据与MATLAB(R2025b)代码

数据集获取

源站：https://doi.org/10.5281/zenodo.19211646

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 部分平台提供 SDK，例如：
   • 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

本仓库包含用于小儿颅缝早闭手术术中输血术前预测模型探索性开发和内部验证的原始数据集、MATLAB分析代码及部分输出文件。分析采用岭惩罚逻辑回归，使用预先设定的基线模型和完整模型，其中融合缝 extent 作为附加预测因子进行评估。内部验证通过基于bootstrap的乐观校正进行，模型调优采用内部5折交叉验证。本仓库包含以下文件：原始分析数据集（data.xlsx）、主MATLAB分析脚本（fivefoldCI.m），以及模型运行后生成的汇总输出文件，包括模型性能汇总、配对比较汇总、模型规格说明和患者层面预测概率。提供这些材料旨在支持透明度、可重复性和二次方法学审查。

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。