听力损失与耳部疾病数据集
数据以 csv 格式提供,规模在 10K 到 100K 之间,共 7 个文件,包含地区医院、ENT 专科中心、农村卫生中心等场景的样例数据及生成与校验脚本

基本信息
资源简介
听力损失与耳部疾病数据集
electricsheepafrica/hearing-loss-ear-disease
该数据集来自 huggingface.co 上的 electricsheepafrica/hearing-loss-ear-disease,属于 Electric Sheep Africa 非洲数据目录,覆盖听力损失与耳部疾病(含 CSOM、听力计检查、助听器、ENT)相关健康数据。数据以 csv 格式提供,规模在 10K 到 100K 之间,共 7 个文件,包含地区医院、ENT 专科中心、农村卫生中心等场景的样例数据及生成与校验脚本。可用于表格分类与表格回归任务,支持疾病负担、服务提供与结局等分析(来源 Hugging Face,cc-by-4.0 许可)。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《hearing-loss-ear-disease》。源站首次发布:2026-02-10。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):听力损失与耳部疾病(CSOM、听力计检查、助听器、ENT)| 非洲(Electric Sheep Africa 元数据清单)规模类别: 10K<n<100K - 格式: csv - 领域: health - 由 Electric Sheep Africa 构建 TL;DR 该数据集是 Hugging Face 上 Electric Sheep Africa 目录的一部分。它为非洲数据发现而索引,配有标准化元数据、加载指南、来源说明和面向分析师的背景信息。 本数据集涵盖的内容 健康数据集帮助研究人员考察疾病负担、服务提供、风险因素、结局和公共卫生
【数据结构与技术规格】
文件数 7 个,合计 4.00 MB。
【主题与分类】
主题标签:africa、electric-sheep-africa、open-data、metadata-backed、health、csv、tabular。本站分类:耳及乳突疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://huggingface.co/datasets/electricsheepafrica/hearing-loss-ear-disease
使用许可:cc-by-4.0。
【使用注意】
· 源站最后修改于 2026-08-12,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
数据集获取与加载(Hugging Face datasets)
# 前置依赖: pip install datasets
from datasets import load_dataset
ds = load_dataset("electricsheepafrica/hearing-loss-ear-disease")
print(ds) # 查看 splits 与字段结构
# 国内网络可先设镜像: import os; os.environ["HF_ENDPOINT"]="https://hf-mirror.com"
git lfs install && git clone https://hf-mirror.com/datasets/electricsheepafrica/hearing-loss-ear-disease
数据集大小约 287.8 KB。
仓库文件结构
.gitattributesREADME.mdgenerate_dataset.pyrequirements.txtvalidate_dataset.pyvalidation_report.png
数据说明
Electric Sheep Africa (2026). hearing-loss-ear-disease [Dataset]. https://huggingface.co/datasets/electricsheepafrica/hearing-loss-ear-disease
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。
完整数据卡:huggingface.co/datasets/electricsheepafrica/hearing-loss-ear-disease
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