F1000机器学习和深度学习数据
用于脊柱疾病AI预测的机器学习与深度学习数据集。
基本信息
资源简介
F1000机器学习和深度学习数据
【一句话概览】
该数据源标题为 F1000 ML and DL Data，原始描述为 AI for prediction of Spine disease，共包含 6 个文件，合计大小 21.7 MB。源站标签为 deep learning 3D segmentation，分类包括 Radiology and organ imaging、Deep learning、Adversarial machine learning，许可为 CC BY 4.0（来源 figshare，CC BY 4.0 许可）。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《F1000 ML and DL Data》。源站首次发布：2024-08-10。
【数据结构与技术规格】
文件数 6 个，合计 21.72 MB。Radiomic features of cases of lumbar spine.xlsx：application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet，1.68 MB。Radiomic features of controls of lumbar spine.xlsx：application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet，1.63 MB。数据集 DOI：10.6084/m9.figshare.26394847.v2。
【主题与分类】
源站学科分类：Radiology and organ imaging、Deep learning、Adversarial machine learning。主题标签：deep learning 3D segmentation。
【适用方向】
多模态数据适合跨模态对齐、融合建模与联合表征学习方向的研究。
【获取与许可】
源站页面：https://figshare.com/articles/dataset/F1000_ML_and_DL_Data/26394847
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Pendem, Saikiran (2024). F1000 ML and DL Data. figshare. Dataset
下载信息
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使用方式
数据集获取（Figshare）
- 源站标题：F1000 ML and DL Data
- DOI：10.6084/m9.figshare.26394847.v2
- 发布日期：2024-08-10
- 文件数：6 个
- 文件总体积：21.72 MB
- 源站页面：https://figshare.com/articles/dataset/F1000_ML_and_DL_Data/26394847
命令行下载
curl -L -o "Radiomic features of cases of lumbar spine.xlsx" "https://ndownloader.figshare.com/files/47992156"
curl -L -o "Radiomic features of controls of lumbar spine.xlsx" "https://ndownloader.figshare.com/files/47992159"
curl -L -o "Anonymous images cases.zip" "https://ndownloader.figshare.com/files/47993398"
curl -L -o "Anonymous images controls.zip" "https://ndownloader.figshare.com/files/47993404"
curl -L -o "Supplementary file 1.docx" "https://ndownloader.figshare.com/files/48327757"
curl -L -o "Table 5 and 6.docx" "https://ndownloader.figshare.com/files/48327760"
文件清单
Radiomic features of cases of lumbar spine.xlsx（1.68 MB）Radiomic features of controls of lumbar spine.xlsx（1.63 MB）Anonymous images cases.zip（10.28 MB）Anonymous images controls.zip（8.08 MB）Supplementary file 1.docx（21.40 KB）Table 5 and 6.docx（28.71 KB）
文件总体积 21.72 MB（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
AI for prediction of Spine disease
许可
CC BY 4.0
引用
学术使用请引用 DOI 10.6084/m9.figshare.26394847.v2（source: https://figshare.com/articles/dataset/F1000_ML_and_DL_Data/26394847）。
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