医疗数据集医疗AI-Ready医疗AI数据商城交易医疗AI前沿资讯医疗数据合作关于医疗数据平台
业务咨询/定制

Lee分类对腰椎间盘突出症信度分析的数据

该数据集来自对Lee等人提出的腰椎间盘突出迁移分类法进行信度分析的研究，包含82例腰椎间盘突出患者的磁共振图像评估结果，由4名医师（3名脊柱骨科专家和1名放射科医师）进行判读，采用一致百分比和Kappa方法分析观察者内与观察者间信度

google_dataset
2023-06-01 更新
浏览 6
医学影像分类Lumbosacral RegionIntervertebral Disc DisplacementMagnetic Resonance SpectroscopyLumbar Vertebrae
Data from: ANALYSIS OF THE RELIABILITY OF THE LEE CLASSIFICATION FOR LUMBAR DISC HERNIATIONS

基本信息

模态
医学影像
大小
0.000308681 GB
任务类型
分类
许可
CC BY 4.0
创建/更新时间
2023-06-01
版本
v1

资源简介

Lee分类对腰椎间盘突出症信度分析的数据

ANALYSIS OF THE RELIABILITY OF THE LEE CLASSIFICATION FOR LUMBAR DISC HERNIATIONS

该数据集来自对Lee等人提出的腰椎间盘突出迁移分类法进行信度分析的研究，包含82例腰椎间盘突出患者的磁共振图像评估结果，由4名医师（3名脊柱骨科专家和1名放射科医师）进行判读，采用一致百分比和Kappa方法分析观察者内与观察者间信度。数据覆盖腰骶区椎间盘移位分类，可用于评估该分类法在骨科医师中的可重复性，并支持肌肉骨骼疾病影像判读的一致性研究（来源 figshare，CC BY 4.0 许可）。

【数据集背景】

配套论文《ANALYSIS OF THE RELIABILITY OF THE LEE CLASSIFICATION FOR LUMBAR DISC HERNIATIONS》发表于 Coluna/Columna（2020），DOI：10.1590/s1808-185120201904221700。源站首次发布：2021-03-24。

【数据内容】

源站描述（机器翻译，仅供参考）：摘要 目的：评估Lee等人提出的腰椎间盘突出迁移分类法的观察者内与观察者间信度。方法：2018年，Ahn Y.等人证明了该分类法对放射科医师的准确性。然而，磁共振图像常由骨科医师解读。因此，开展了一项横断面研究，评估82例诊断为腰椎间盘突出患者的磁共振图像。图像由4名医师评估，其中3名为脊柱骨科专家，1名为放射科医师。观察者内与观察者间分析采用一致百分比和Kappa方法进行。结果：四名观察者使用的分类报告在两个评估时刻均以“zone 3”和“zone 4”型分类比例较高。最常受累的解剖节段为L5-S

【数据结构与技术规格】

文件数 9 个，合计 308.68 KB。数据集 DOI：10.6084/m9.figshare.14288985.v1。

【主题与分类】

源站学科分类：Orthopaedics、Rehabilitation and Therapy (excl. Physiotherapy)。主题标签：Lumbosacral Region、Intervertebral Disc Displacement、Magnetic Resonance Spectroscopy、Lumbar Vertebrae。本站分类：肌肉骨骼疾病/其他。

【适用方向】

源站学科分类标注为 Orthopaedics、Rehabilitation and Therapy (excl. Physiotherapy)。

【获取与许可】

源站页面：https://scielo.figshare.com/articles/dataset/ANALYSIS_OF_THE_RELIABILITY_OF_THE_LEE_CLASSIFICATION_FOR_LUMBAR_DISC_HERNIATIONS/14288985

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

规范引用：GONÇALVES, LUAN CELSO; GOTFRYD, ALBERTO OFENHEJM; CAFFARO, MARIA FERNANDA SILBER; ASTUR, NELSON; MENDONÇA, RODRIGO GOES MEDÉA DE; TOMA, MARIANA KEI; et al. (2020). ANALYSIS OF THE RELIABILITY OF THE LEE CLASSIFICATION FOR LUMBAR DISC HERNIATIONS. SciELO journals. 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。

原始链接

https://scielo.figshare.com/articles/dataset/ANALYSIS_OF_THE_RELIABILITY_OF_THE_LEE_CLASSIFICATION_FOR_LUMBAR_DISC_HERNIATIONS/14288985

访问原始数据

官方服务

专家保障全链路合规授权与标注交付

陕川双基地 × 超十家三甲医院直连

从合规授权、采集治理、专业标注到数据集交付，我们提供全链路闭环服务，让高质量临床数据即拿即用。

⚡️ 需要原始数据或标注支持？联系我们获取定制方案。

帮我联系

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

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。

免费样本无法满足模型训练要求？千方提供经三甲医院脱敏、带病理回证与专家标注的商业级专病数据集。
去商城查看获取定制方案

使用方式

数据集获取（Figshare）

命令行下载

curl -L -o "2177-014X-coluna-19-04-0258-gf01.jpg" "https://ndownloader.figshare.com/files/27167142"
curl -L -o "2177-014X-coluna-19-04-0258-gf02.jpg" "https://ndownloader.figshare.com/files/27167148"
curl -L -o "2177-014X-coluna-19-04-0258-gf03.jpg" "https://ndownloader.figshare.com/files/27167154"
curl -L -o "Table_1.xls" "https://ndownloader.figshare.com/files/27167160"
curl -L -o "Table_2.xls" "https://ndownloader.figshare.com/files/27167166"
curl -L -o "Table_3.xls" "https://ndownloader.figshare.com/files/27167172"
curl -L -o "Table_4.xls" "https://ndownloader.figshare.com/files/27167178"
curl -L -o "Table_5.xls" "https://ndownloader.figshare.com/files/27167184"

文件清单

  • 2177-014X-coluna-19-04-0258-gf01.jpg（73.73 KB）
  • 2177-014X-coluna-19-04-0258-gf02.jpg（97.60 KB）
  • 2177-014X-coluna-19-04-0258-gf03.jpg（103.56 KB）
  • Table_1.xls（5.63 KB）
  • Table_2.xls（5.63 KB）
  • Table_3.xls（5.63 KB）
  • Table_4.xls（5.63 KB）
  • Table_5.xls（5.63 KB）
  • Table_6.xls（5.63 KB）

文件总体积 308.68 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

摘要 目的 评估Lee等人提出的腰椎间盘突出迁移分型在观察者内和观察者间的可靠性。方法 2018年，Ahn Y.等人向放射科医生证明了该分型的准确性。然而，磁共振图像常由骨科医生解读。因此，本研究通过评估82例诊断为腰椎间盘突出患者的磁共振图像开展了一项横断面研究。图像由4名医生评估，其中3名为脊柱骨科专家，1名为放射科医生。观察者内和观察者间分析采用一致率百分比和Kappa方法进行。结果 四名观察者所使用的分型报告中，在两个评估时点均以“3区”和“4区”型分型所占比例较高。最常受累的解剖节段为L5-S1（48.2%）和L4-L5（41.4%）。在比较所纳入参与者辅助检查的两个评估时点时，观察者内和观察者间一致性分别被评为中等和非常好。

结论 Lee分型在评估游离型腰椎间盘突出时，观察者内和观察者间信度表现为中等至非常好。证据等级II；回顾性研究。

许可

CC BY 4.0

引用

学术使用请引用 DOI 10.6084/m9.figshare.14288985.v1（source: https://scielo.figshare.com/articles/dataset/ANALYSIS_OF_THE_RELIABILITY_OF_THE_LEE_CLASSIFICATION_FOR_LUMBAR_DISC_HERNIATIONS/14288985）。

需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？

公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连，提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。

前往商城查看可交易产品 →提交需求：获取评估报告