基于临床检查数据预测脑白质病变的数学建模
基于1904名体检者的临床检查数据，通过多种机器学习模型预测脑白质病变，数据模态为表格。
基本信息
资源简介
基于临床检查数据预测脑白质病变的数学建模
【一句话概览】
本数据集是 DataONE 公开的结构化表格数据集，主题涵盖 cerebral white matter lesions、clinical examination data、Mathematical modeling、Homo Sapiens、2016-2017，可用于统计建模、特征工程与队列分析。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Mathematical modeling for the prediction of cerebral white matter lesions based on clinical examination data》。
【数据内容】
源站原始描述：Cerebral white matter lesions are ischemic symptoms caused mainly by microangiopathy; they are diagnosed by MRI because they show up as abnormalities in MRI images. Because patients with white matter lesions do not have any symptoms, MRI often detects the lesions for the first time. Generally, head MRI for the diagnosis and grading of cerebral white matter lesions is performed as an option during medical checkups in Japan. In this study, we develop a mathematical model for the prediction of whit…
【主题与分类】
主题标签：cerebral white matter lesions、clinical examination data、Mathematical modeling、Homo Sapiens、2016-2017。
【适用方向】
结构化表格数据可直接用于统计建模、特征工程与队列分析。
【获取与许可】
源站页面：https://search.dataone.org/view/sha256:191e03ce9fbddda7e7f736c63506a2cf35a9729401c3871c04bc667580a47211
下载信息
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使用方式
数据集获取
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 部分平台提供 SDK，例如：
- 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。
- OpenDataLab:
数据集大小约 3.0 KB。
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))
需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连，提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
