出血性中风：病例和对照识别错误原因数据集
该数据集包含出血性中风病例与对照识别错误原因的相关数据。
基本信息
资源简介
出血性中风：病例和对照识别错误原因数据集
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Hemorrhagic stroke: reasons for incorrect identification of cases and controls.》。源站首次发布：2020-01-09。
【数据内容】
源站原始描述：Hemorrhagic stroke: reasons for incorrect identification of cases and controls
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 5.63 KB。Table 9.xls：application/vnd.ms-excel，5.63 KB。数据集 DOI：10.1371/journal.pone.0227653.t009。
【主题与分类】
源站学科分类：Medicine、Neuroscience、Biological Sciences not elsewhere classified、Information Systems not elsewhere classified、Cancer、Infectious Diseases。主题标签：cerebrovascular ICD -9-CM codes、ischemic stroke、Umbria Data-Value Project Background Validation、Diagnostic accuracy measures、hemorrhage、2 x 2 tables、hemorrhagic、NPV、CI、health services research。
【适用方向】
源站学科分类标注为 Medicine、Neuroscience、Biological Sciences not elsewhere classified、Information Systems not elsewhere classified、Cancer、Infectious Diseases。
【获取与许可】
源站页面：https://plos.figshare.com/articles/dataset/Hemorrhagic_stroke_reasons_for_incorrect_identification_of_cases_and_controls_/11562708
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Orso, Massimiliano; Cozzolino, Francesco; Amici, Serena; De Giorgi, Marcello; Franchini, David; Eusebi, Paolo; et al. (2020). Hemorrhagic stroke: reasons for incorrect identification of cases and controls.. PLOS ONE. Dataset
【使用注意】
· 源站最后修改于 2023-05-30，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：Hemorrhagic stroke: reasons for incorrect identification of cases and controls.
- DOI：10.1371/journal.pone.0227653.t009
- 发布日期：2020-01-09
- 文件数：1 个
- 文件总体积：5.63 KB
- 源站页面：https://plos.figshare.com/articles/dataset/Hemorrhagic_stroke_reasons_for_incorrect_identification_of_cases_and_controls_/11562708
命令行下载
curl -L -o "Table 9.xls" "https://ndownloader.figshare.com/files/20786847"
文件清单
Table 9.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
Hemorrhagic stroke: reasons for incorrect identification of cases and controls.
许可
CC BY 4.0
引用
学术使用请引用 DOI 10.1371/journal.pone.0227653.t009（source: https://plos.figshare.com/articles/dataset/Hemorrhagic_stroke_reasons_for_incorrect_identification_of_cases_and_controls_/11562708）。
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