使用前向线性回归模型识别耳蜗植入结果预测因素数据集
通过前向线性回归模型分析耳蜗植入结果预测因素的数据集。
基本信息
资源简介
使用前向线性回归模型识别耳蜗植入结果预测因素数据集
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Using a Forward Linear Regression Model to identify factors that show predictive value for cochlear implant outcomes.》。配套论文《Predictors of cochlear implant outcomes in pediatric auditory neuropathy: A matched case-control study》发表于 PLOS ONE（2024），DOI：10.1371/journal.pone.0304316。源站首次发布：2024-05-29。
【数据内容】
源站原始描述：Using a Forward Linear Regression Model to identify factors that show predictive value for cochlear implant outcomes
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 5.63 KB。Table 2.xls：application/vnd.ms-excel，5.63 KB。数据集 DOI：10.1371/journal.pone.0304316.t002。
【主题与分类】
源站学科分类：Medicine、Genetics、Biotechnology、Developmental Biology、Infectious Diseases、Computational Biology。主题标签：pediatric auditory neuropathy、correlation matrix revealed、hearing aid fitting、control study consisted、cochlear implant outcomes、achieve similar open、2 ratio ).、sensorineural hearing loss、hold predictive value、longer ci follow。
【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/Using_a_Forward_Linear_Regression_Model_to_identify_factors_that_show_predictive_value_for_cochlear_implant_outcomes_/25926107
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Jafari, Zahra; Fitzpatrick, Elizabeth M.; Schramm, David R.; Rouillon, Isabelle; Koravand, Amineh (2024). Using a Forward Linear Regression Model to identify factors that show predictive value for cochlear implant outcomes.. 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：Using a Forward Linear Regression Model to identify factors that show predictive value for cochlear implant outcomes.
- DOI：10.1371/journal.pone.0304316.t002
- 发布日期：2024-05-29
- 文件数：1 个
- 文件总体积：5.63 KB
- 源站页面：https://plos.figshare.com/articles/dataset/Using_a_Forward_Linear_Regression_Model_to_identify_factors_that_show_predictive_value_for_cochlear_implant_outcomes_/25926107
命令行下载
curl -L -o "Table 2.xls" "https://ndownloader.figshare.com/files/46654283"
文件清单
Table 2.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
Using a Forward Linear Regression Model to identify factors that show predictive value for cochlear implant outcomes.
许可
CC BY 4.0
引用
学术使用请引用 DOI 10.1371/journal.pone.0304316.t002（source: https://plos.figshare.com/articles/dataset/Using_a_Forward_Linear_Regression_Model_to_identify_factors_that_show_predictive_value_for_cochlear_implant_outcomes_/25926107）。
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