胃癌呼出气体标志物检测传感器数据集
经过早期胃癌、中晚期胃癌与健康人的呼气标本筛选，最终选择14个呼出气体小分子(VOC)标志物用于区分早期胃癌、进展期胃癌与健康人，经过200 例临床患者的呼气样品验证：早期胃癌筛查：特异性94.1%,灵敏度87.3%。…
基本信息
资源简介
胃癌呼出气体标志物检测传感器数据集
【一句话概览】
本数据集是 国家基础学科公共科学数据中心 公开的时序数据集，收录 20 个文件、合计 11.88 MB，主题涵盖 胃癌呼出气体标志物、拉曼检测系统、远程监测传感系统、理论模型、生物传感技术，可用于疾病进展预测与生理信号时序建模，完全共享 许可开放获取。
【数据集背景】
源站首次发布：2023-01-12。
【数据内容】
源站原始描述：经过早期胃癌、中晚期胃癌与健康人的呼气标本筛选，最终选择14个呼出气体小分子(VOC)标志物用于区分早期胃癌、进展期胃癌与健康人，经过200 例临床患者的呼气样品验证：早期胃癌筛查：特异性94.1%,灵敏度87.3%。研发了便携式呼气式疾病早筛仪，经过临床380例标本验证，I与II期胃癌筛查准确率84%，III与IV期胃癌筛查准确率91%。建立了人工智能胃癌筛查模型，本模型对EGC、AGC和健康人检测的总体准确率分别为97.4%、93.3%和98%。 开发了远程监测呼气标志物的传感系统，开发了湿度自适应传感器；搭建了智能手机结合Li-Fi 通讯数据传输系统的呼出气体标志物检测的传感平台。筛选出区分HP阳性与阴性的呼气标志物12种。呼气筛查早期胃癌与幽门螺旋杆菌的技术标准，获得上海市标准立项（21DZ2203200）
【数据结构与技术规格】
文件数 20 个，合计 11.88 MB。
【主题与分类】
主题标签：胃癌呼出气体标志物、拉曼检测系统、远程监测传感系统、理论模型、生物传感技术、自然科学相关工程与技术、生物工程。
【适用方向】
时序数据适用于疾病进展预测、生理信号监测与事件发生的时序建模。
【获取与许可】
源站页面：https://www.nbsdc.cn/general/dataDetail?id=64ef2eb8bb16e07b0603af85&type=1
使用许可：完全共享。
规范引用：CSTR:16666.11.nbsdc.73J7F5p0
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://www.nbsdc.cn/general/dataDetail?id=64ef2eb8bb16e07b0603af85&type=1
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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
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- OpenDataLab:
数据加载示例（表格/文本类）
import pandas as pd, glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.csv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tsv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.xlsx"), recursive=True))
print("数据文件:", files)
df = pd.read_csv(files[0])
print(df.shape); print(df.columns.tolist()); print(df.head(3))
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