患者血管造影结果或卵巢癌诊断的自由文本检测率测试结果
10次患者级实验的检测率，用于从自由文本中检测血管造影结果或卵巢癌诊断。
基本信息
资源简介
患者血管造影结果或卵巢癌诊断的自由文本检测率测试结果
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Results of testing: detection rate by patient of presence of angiogram results or ovarian cancer diagnosis in the free text.》。配套论文《Extracting Diagnoses and Investigation Results from Unstructured Text in Electronic Health Records by Semi-Supervised Machine Learning》发表于 PLoS ONE（2012），DOI：10.1371/journal.pone.0030412。源站首次发布：2012-01-19。
【数据内容】
源站原始描述：Mean two standard deviations from 10 experiments testing on classification at the patient level by splitting patients randomly into a training set and a test set
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 5.63 KB。Table_3.xls：application/vnd.ms-excel，5.63 KB。数据集 DOI：10.1371/journal.pone.0030412.t003。
【主题与分类】
源站学科分类：Information and Computing Sciences、Mathematics、Biological Sciences、Medicine、Biotechnology。主题标签：detection、angiogram、ovarian、cancer。
【适用方向】
文本类数据可用于医学自然语言处理，如命名实体识别、信息抽取与文本分类。
【获取与许可】
源站页面：https://plos.figshare.com/articles/dataset/_Results_of_testing_detection_rate_by_patient_of_presence_of_angiogram_results_or_ovarian_cancer_diagnosis_in_the_free_text_/361250
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Wang, Zhuoran; D. Shah, Anoop; Rosemary Tate, A.; Denaxas, Spiros; Shawe-Taylor, John; Hemingway, Harry (2015). Results of testing: detection rate by patient of presence of angiogram results or ovarian cancer diagnosis in the free text.. PLOS ONE. Dataset
【使用注意】
· 源站最后修改于 2023-06-08，引用时请注意版本时效。
下载信息
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使用方式
数据集获取（Figshare）
- 源站标题：Results of testing: detection rate by patient of presence of angiogram results or ovarian cancer diagnosis in the free text.
- DOI：10.1371/journal.pone.0030412.t003
- 发布日期：2012-01-19
- 文件数：1 个
- 文件总体积：5.63 KB
- 源站页面：https://plos.figshare.com/articles/dataset/_Results_of_testing_detection_rate_by_patient_of_presence_of_angiogram_results_or_ovarian_cancer_diagnosis_in_the_free_text_/361250
命令行下载
curl -L -o "Table_3.xls" "https://ndownloader.figshare.com/files/690769"
文件清单
Table_3.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
Mean two standard deviations from 10 experiments testing on classification at the patient level by splitting patients randomly into a training set and a test set.
许可
CC BY 4.0
引用
学术使用请引用 DOI 10.1371/journal.pone.0030412.t003（source: https://plos.figshare.com/articles/dataset/_Results_of_testing_detection_rate_by_patient_of_presence_of_angiogram_results_or_ovarian_cancer_diagnosis_in_the_free_text_/361250）。
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