膨胀蛭石样品光谱数据集

该数据集包含膨胀蛭石样品的描述与分析数据,涵盖电子探针、X射线衍射、光谱反射率和扫描电子探针分析。样本共52份,来自2000至2016年间采集的蛭石阁楼绝缘材料、园艺产品、骨料和包装材料,产地包括美国南卡罗来纳州Enoree、蒙大拿州Libby、弗吉尼亚州Louisa、南非Palabora和中国江苏

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医学影像Vermiculite insulationexpanded vermiculitereflectance spectroscopyelongate amphibolesLibbyprovenanceVSPEC techniqueelectron probe microanalysisspectroscopyCGGSCCMERSCMineral Resources Program
Spectra of Expanded Vermiculite Samples

基本信息

模态
医学影像
创建/更新时间
2026-10-18

资源简介

膨胀蛭石样品光谱数据集

Spectra of Expanded Vermiculite Samples

该数据集包含膨胀蛭石样品的描述与分析数据,涵盖电子探针、X射线衍射、光谱反射率和扫描电子探针分析。样本共52份,来自2000至2016年间采集的蛭石阁楼绝缘材料、园艺产品、骨料和包装材料,产地包括美国南卡罗来纳州Enoree、蒙大拿州Libby、弗吉尼亚州Louisa、南非Palabora和中国江苏。数据可用于研究蛭石来源与矿物学特征,部分样品含可致石棉肺、肺癌和间皮瘤的细长角闪石束(来源 DataONE)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):该数据集包含膨胀蛭石样品的描述和分析数据(即电子探针、X射线衍射、光谱反射率和扫描电子探针分析)。这些数据提供了52个蛭石样品的信息,样品包括蛭石阁楼绝缘材料、园艺产品、骨料和包装材料,来源于美国南卡罗来纳州Enoree、蒙大拿州Libby、弗吉尼亚州Louisa、南非Palabora和中国江苏附近的矿山,采集时间为2000年至2016年。数据集还包括电子探针和光谱吸收信息表格,以及每个样品光谱反射率的ascii列表。其中一些样品,特别是来自蒙大拿州Libby的样品,含有能够引起石棉肺、肺癌和间皮瘤的细长角闪石束。

【主题与分类】

主题标签:Vermiculite insulation、expanded vermiculite、reflectance spectroscopy、elongate amphiboles、Libby、provenance、VSPEC technique、electron probe microanalysis、spectroscopy、CGGSC。本站分类:肿瘤/肺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://search.dataone.org/view/0c28f5c9-1ca6-447e-a702-6fac9564a3a0

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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。

数据说明

该数据集包含膨胀蛭石样品的描述和分析数据(即电子微探针、X射线衍射、光谱反射率和扫描电子微探针分析)。这些数据提供了52个蛭石阁楼保温材料、园艺产品、骨料和包装材料的样品,这些样品来自南卡罗来纳州埃诺里、蒙大拿州利比、弗吉尼亚州路易莎、南非帕拉博拉和中国江苏附近的矿山,采集于2000年至2016年。还包括电子微探针和光谱吸收信息表,以及每个样品光谱反射率的ascii列表。其中一些样品,特别是来自蒙大拿州利比的样品,含有能够引起石棉沉滞症、肺癌和间皮瘤的长条状角闪石束。

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

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