预测血肿扩大的受试者工作特征（ROC）分析
用于预测血肿扩大的ROC分析数据集，包含评估模型性能的相关数据。
基本信息
资源简介
预测血肿扩大的受试者工作特征（ROC）分析
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Receiver operating characteristic (ROC) analysis for prediction of hematoma expansion.》。配套论文《Dual-energy computed tomography material decomposition improves prediction accuracy of hematoma expansion in traumatic intracranial hemorrhage》发表于 PLOS ONE（2023），DOI：10.1371/journal.pone.0289110。源站首次发布：2023-07-27。
【数据内容】
源站原始描述：Receiver operating characteristic (ROC) analysis for prediction of hematoma expansion
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 5.63 KB。Table 3.xls：undefined，5.63 KB。数据集 DOI：10.1371/journal.pone.0289110.t003。
【主题与分类】
源站学科分类：Biochemistry、Space Science、Medicine、Cell Biology、Neuroscience、Biotechnology。主题标签：significant risk factor、logistic regression model、logistic regression analysis、growing contrast leakage、factors significantly predicted、energy computed tomography、angiographic spot sign、measuring hematoma size、1 hematoma showed、relatively low sensitivity。
【适用方向】
源站学科分类标注为 Biochemistry、Space Science、Medicine、Cell Biology、Neuroscience、Biotechnology。
【获取与许可】
源站页面：https://plos.figshare.com/articles/dataset/Receiver_operating_characteristic_ROC_analysis_for_prediction_of_hematoma_expansion_/23794037
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Lee, Jungbin; Park, Sung-Tae; Hwang, Sun-Chul; Kim, Jung Youn; Lee, A. Leum; Chang, Kee-Hyun (2023). Receiver operating characteristic (ROC) analysis for prediction of hematoma expansion.. PLOS ONE. Dataset
下载信息
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使用方式
数据集获取（Figshare）
- 源站标题：Receiver operating characteristic (ROC) analysis for prediction of hematoma expansion.
- DOI：10.1371/journal.pone.0289110.t003
- 发布日期：2023-07-27
- 文件数：1 个
- 文件总体积：5.63 KB
- 源站页面：https://plos.figshare.com/articles/dataset/Receiver_operating_characteristic_ROC_analysis_for_prediction_of_hematoma_expansion_/23794037
命令行下载
curl -L -o "Table 3.xls" "https://ndownloader.figshare.com/files/41733155"
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
Receiver operating characteristic (ROC) analysis for prediction of hematoma expansion.
许可
CC BY 4.0
引用
学术使用请引用 DOI 10.1371/journal.pone.0289110.t003（source: https://plos.figshare.com/articles/dataset/Receiver_operating_characteristic_ROC_analysis_for_prediction_of_hematoma_expansion_/23794037）。
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