检测帕金森病的比较研究性能结果
包含检测帕金森病的比较研究性能结果的表格数据。
基本信息
资源简介
检测帕金森病的比较研究性能结果
【一句话概览】
本资料标题为“Performance results of comparable studies to detect PD.”，原始描述相同，含1个文件，合计5.6 KB。标签涵盖常见神经退行性疾病、相关语言特征、大语言模型、当前语言方法、新模型、语言障碍、语言变化、症状异质性、后续诊断、自发言语、回归任务及前驱期。分类涉及社会学、生物科学其他、信息系统其他、数学科学其他与癌症。许可为CC BY 4.0（来源 figshare，CC BY 4.0 许可）。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Performance results of comparable studies to detect PD.》。源站首次发布：2025-02-10。
【数据内容】
源站原始描述：Performance results of comparable studies to detect PD
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：用于检测PD的类似研究的性能结果。
【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.pdig.0000757.t003。
【主题与分类】
源站学科分类：Sociology、Biological Sciences not elsewhere classified、Information Systems not elsewhere classified、Mathematical Sciences not elsewhere classified、Cancer。主题标签：prevalent neurodegenerative disorder、relevant linguistic features、large language models、current linguistic approaches、new models、language impairment、linguistic changes、symptom heterogeneity、subsequently diagnosing、spontaneous speech。
【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://plos.figshare.com/articles/dataset/Performance_results_of_comparable_studies_to_detect_PD_/28383993
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Crawford, Jonathan L. (2025). Performance results of comparable studies to detect PD.. PLOS Digital Health. Dataset
下载信息
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使用方式
数据集获取（Figshare）
- 源站标题：Performance results of comparable studies to detect PD.
- DOI：10.1371/journal.pdig.0000757.t003
- 发布日期：2025-02-10
- 文件数：1 个
- 文件总体积：5.63 KB
- 源站页面：https://plos.figshare.com/articles/dataset/Performance_results_of_comparable_studies_to_detect_PD_/28383993
命令行下载
curl -L -o "Table 3.xls" "https://ndownloader.figshare.com/files/52246401"
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
Performance results of comparable studies to detect PD.
许可
CC BY 4.0
引用
学术使用请引用 DOI 10.1371/journal.pdig.0000757.t003（source: https://plos.figshare.com/articles/dataset/Performance_results_of_comparable_studies_to_detect_PD_/28383993）。
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