Candidate Models

包含用于预测急性髓系白血病治疗反应(CR/CRi vs RD)的候选分类器模型数据,涉及患者数量和节点度量特征。

NIAID Data Ecosystem
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表格Acute myeloid leukemiaBM Validation AnalysiscrValidation Analysis SetsrdaurocSWOG AML trialsclassifierpbECOG AML trialsDXSCNPprediction accuracy
Candidate Models

基本信息

模态
表格
大小
0.000005632 GB
许可
CC BY 4.0
创建/更新时间
2026-10-08
版本
v1

资源简介

Candidate Models

【一句话概览】

本资料标题为“Candidate Models.”,(来源 figshare,CC BY 4.0 许可)。

【数据集背景】

本数据集源站标题为《Candidate Models.》。源站首次发布:2015-04-17。

【数据内容】

源站原始描述:a) The number of patients who achieved CR/CRi varied between 8 and 12 for each of the classifiers depending on the availability of node-metric data of all the predictor variables involved in a classifier. The number of RDs was 12 for all models. Candidate Models

中文译文(机器翻译,仅供快速理解,请以原文为准):a)对于每个分类器,达到CR/CRi的患者数量在8至12之间不等,具体取决于分类器中涉及的所有预测变量的节点指标数据是否可用。所有模型的RDs数量均为12。 候选模型。

【数据结构与技术规格】

文件数 1 个,合计 5.63 KB。Table_1.xls:application/vnd.ms-excel,5.63 KB。数据集 DOI:10.1371/journal.pone.0118485.t001。

【主题与分类】

源站学科分类:Biological Sciences。主题标签:Acute myeloid leukemia、BM Validation Analysis、cr、Validation Analysis Sets、rd、auroc、SWOG AML trials、classifier、pb、ECOG AML trials。

【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/_Candidate_Models_/1383699

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

规范引用:Cesano, Alessandra; Willman, Cheryl L.; J. Kopecky, Kenneth; Gayko, Urte; Putta, Santosh; Louie, Brent; et al. (2015). Candidate Models.. PLOS ONE. Dataset

【使用注意】

· 源站最后修改于 2023-06-10,引用时请注意版本时效。

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使用方式

数据集获取(Figshare)

命令行下载

curl -L -o "Table_1.xls" "https://ndownloader.figshare.com/files/2026227"

文件清单

  • Table_1.xls(5.63 KB)

文件总体积 5.63 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

a) The number of patients who achieved CR/CRi varied between 8 and 12 for each of the classifiers depending on the availability of node-metric data of all the predictor variables involved in a classifier. The number of RDs was 12 for all models.
Candidate Models.

许可

CC BY 4.0

引用

学术使用请引用 DOI 10.1371/journal.pone.0118485.t001(source: https://plos.figshare.com/articles/dataset/_Candidate_Models_/1383699)。

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