各训练集中患者数量与原始图像数量
该数据集来自 plos.figshare.com，主题为耳鼻咽喉疾病中的胆脂瘤，包含 1 个文件 Table 3.xls，记录各训练集中的患者数量与原始图像数量
基本信息
资源简介
各训练集中患者数量与原始图像数量
The number of patients and original images in each training set.
该数据集来自 plos.figshare.com，主题为耳鼻咽喉疾病中的胆脂瘤，包含 1 个文件 Table 3.xls，记录各训练集中的患者数量与原始图像数量。数据与基于 CT 的随机增强学习分析相关，涉及高复发率、特异度等指标，可作为胆脂瘤影像分析研究的训练集构成参考，用于了解各训练集规模并支撑后续分类或分析方法的开发（来源 figshare，CC BY 4.0 许可）。
【数据集背景】
源站首次发布：2022-10-03。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：每个训练集中的患者数量和原始图像数量。
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 5.63 KB。数据集 DOI：10.1371/journal.pone.0273915.t003。
【主题与分类】
源站学科分类：Medicine、Biological Sciences not elsewhere classified、Information Systems not elsewhere classified。主题标签：resolution computed tomography、randomly augmented learning、high recurrence rate、developing analysis methods、95 %, specificity、17 %; specificity、important first step、transcanal endoscopic surgery、original size images、medical artificial intelligence。本站分类：耳鼻咽喉疾病/胆脂瘤。
【适用方向】
源站学科分类标注为 Medicine、Biological Sciences not elsewhere classified、Information Systems not elsewhere classified。
【获取与许可】
源站页面：https://plos.figshare.com/articles/dataset/The_number_of_patients_and_original_images_in_each_training_set_/21263437
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Takahashi, Masahiro; Noda, Katsuhiko; Yoshida, Kaname; Tsuchida, Keisuke; Yui, Ryosuke; Nakazawa, Takara; et al. (2022). The number of patients and original images in each training set.. PLOS ONE. Dataset
【使用注意】
· 源站最后修改于 2023-06-07，引用时请注意版本时效。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取（Figshare）
- 源站标题：The number of patients and original images in each training set.
- DOI：10.1371/journal.pone.0273915.t003
- 发布日期：2022-10-03
- 文件数：1 个
- 文件总体积：5.63 KB
- 源站页面：https://plos.figshare.com/articles/dataset/The_number_of_patients_and_original_images_in_each_training_set_/21263437
命令行下载
curl -L -o "Table 3.xls" "https://ndownloader.figshare.com/files/37693003"
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
The number of patients and original images in each training set.
许可
CC BY 4.0
引用
学术使用请引用 DOI 10.1371/journal.pone.0273915.t003（source: https://plos.figshare.com/articles/dataset/The_number_of_patients_and_original_images_in_each_training_set_/21263437）。
数据缺失？
依托陕西、四川两大基地，我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系，覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程，为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务？立即联系我们获取专业方案。
