印度西马哈拉施特拉邦人乳头瘤病毒感染流行率与危险因素分析数据集

数据集获取

源站：https://doi.org/10.5281/zenodo.17152089

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。

数据集大小约 55.9 KB。

数据说明

“西马哈拉施特拉邦人乳头瘤病毒感染流行率及风险因素分析”数据集 - ParticipantID：唯一匿名ID - AgeGroup：年龄范围（例如30-35岁） - Residence：农村/城市 - Education：文盲/小学/中学/本科/研究生 - SocioeconomicStatus：低/中/高 - SymptomStatus：有症状/无症状 - HPVResult：阳性/阴性 数据收集自2022年3月至2024年10月期间在西马哈拉施特拉邦Krishna医院收集的225名女性。标题：“2022–2024年西马哈拉施特拉邦HPV流行率研究数据集” 作者：列出所有作者（Deshmukh VN、Patil SR、Hinge DD、Jadhav P） 描述：简要描述该研究（例如“对225名年龄≥30岁女性进行的HPV流行率及风险因素的横断面研究”）。关键词：HPV、宫颈癌、西马哈拉施特拉邦、风险因素

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。