尿液高危HPV DNA检测提升发展中国家宫颈癌筛查数据
该数据集为一项临床试验的原始数据，旨在评估尿液高危HPV DNA检测在发展中国家提升宫颈癌筛查效果的作用。试验检验了无创尿液采集方法结合印尼本地公司开发的新型多重qPCR检测的可行性与准确性
基本信息
资源简介
尿液高危HPV DNA检测提升发展中国家宫颈癌筛查数据
Data of Urinary high-risk HPV DNA detection to enhance cervical cancer screening in developing countries
该数据集为一项临床试验的原始数据，旨在评估尿液高危HPV DNA检测在发展中国家提升宫颈癌筛查效果的作用。试验检验了无创尿液采集方法结合印尼本地公司开发的新型多重qPCR检测的可行性与准确性。数据以CSV格式提供，包含1个文件，可用于宫颈癌筛查方法研究、HPV DNA检测技术评估及体外诊断医疗器械相关分析（来源 figshare，CC BY 4.0 许可）。
【数据集背景】
源站首次发布：2024-11-20。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：该数据集包含一项临床试验期间收集的原始数据，该试验评估了尿液高危HPV DNA检测在发展中国家提升宫颈癌筛查效果的作用。试验旨在评估一种无创尿液采集方法结合由一家印尼本地公司开发的新型多重qPCR检测的可行性与准确性。数据集以CSV格式提供。如需了解有关数据的更多信息，请随时与我们联系。
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 34.53 KB。数据集 DOI：10.6084/m9.figshare.26362630.v1。
【主题与分类】
源站学科分类：Medical virology、Virology、Clinical microbiology。主题标签：HPV-DNA、Urine、HPV DNA、Cervical Cancer、qPCR、HPV-DNA Test、Real-time PCR、Multiplex PCR、self-sampling screening method、early diagnosis。本站分类：肿瘤/宫颈癌。
【适用方向】
源站学科分类标注为 Medical virology、Virology、Clinical microbiology。
【获取与许可】
源站页面：https://figshare.com/articles/dataset/Data_of_i_Urinary_high-risk_HPV_DNA_detection_to_enhance_cervical_cancer_screening_in_developing_countries_i_/26362630
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Intan, Novia; Utama, Revata; Wulandari, Dewi; Meidyandra, Reiva Wisdharilla; Mutia Khanza, Shafira; Rifki Ramadhan, Muhamad; et al. (2024). Data of Urinary high-risk HPV DNA detection to enhance cervical cancer screening in developing countries. figshare. Dataset
下载信息
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数据集获取
源站：https://doi.org/10.6084/m9.figshare.26362630.v1
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- 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。
- OpenDataLab:
数据集大小约 34.5 KB。
数据说明
该数据集包含了一项临床试验中收集的原始数据，该试验旨在评估尿液中高危型HPV DNA检测在发展中国家提高宫颈癌筛查效果的有效性。试验目的是评估一种非侵入性尿液收集方法与由印尼当地公司开发的新型多重qPCR检测相结合的可行性和准确性。数据集以CSV格式提供。如果您对数据有任何进一步的需求，请随时与我们联系。
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。
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