Exasens：用于COPD患者唾液样本分类的新型数据集
Exasens是一个用于慢性阻塞性肺疾病（COPD）患者与健康对照分类的唾液样本数据集，包含COPD、健康对照、哮喘和感染四组样本的人口统计学信息
基本信息
资源简介
Exasens：用于COPD患者唾液样本分类的新型数据集
Exasens: a novel dataset for the classification of saliva samples of COPD patients
Exasens是一个用于慢性阻塞性肺疾病（COPD）患者与健康对照分类的唾液样本数据集，包含COPD、健康对照、哮喘和感染四组样本的人口统计学信息。样本采集于德国Borstel的Research Center Borstel, BioMaterialBank Nord，经University of Luebeck伦理委员会批准（批准号AZ-16-167）。使用IHP Microelectronics开发的介电常数生物传感器对唾液样本进行介电表征，可用于基于机器学习的呼吸系统疾病分类研究（来源 DOI 解析，Creative Commons Attribution 4.0 International 许可）。
【数据集背景】
源站首次发布：2020。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：该存储库介绍了一个用于慢性阻塞性肺疾病（COPD）患者与健康对照分类的新型数据集。Exasens数据集包含在联合研究项目Exasens（ Center Borstel, BioMaterialBank Nord采集的4组唾液样本（COPD-健康对照-哮喘-感染）的人口统计学信息。患者材料的采样程序已获得University of Luebeck当地伦理委员会的批准，批准号为AZ-16-167，并且已从所有受试者处获得书面知情同意。使用由IHP Microelectronics（德国法兰克福奥德）开发的介电常数生物传感器对唾液样本进行介电表征以用于分类目的（
【主题与分类】
主题标签：Artificial Intelligence、IoT、Machine Learning、Sensors、Health、Biomedical and Health Sciences、Wearable Sensing、Demographic。本站分类：呼吸系统疾病/哮喘。
【获取与许可】
源站页面：https://ieee-dataport.org/open-access/exasens-novel-dataset-classification-saliva-samples-copd-patients
使用许可：Creative Commons Attribution 4.0 International。
下载信息
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源站：https://doi.org/10.21227/9x9y-gx35
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- 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:
数据说明
本仓库介绍了一个用于慢性阻塞性肺疾病（COPD）患者与健康对照分类的新型数据集。Exasens数据集包含在联合研究项目Exasens（https://www.leibniz-healthtech.de/en/research/projects/bmbf-project-exasens/）框架下，于德国博尔斯特尔研究中心BioMaterialBank Nord采集的4组唾液样本（COPD-健康对照-哮喘-感染）的人口统计学信息。患者材料的采样程序已获得吕贝克大学当地伦理委员会的批准，批准号为AZ-16-167，并且所有受试者均签署了书面知情同意书。采用由IHP Microelectronics（德国法兰克福奥德）开发的介电常数生物传感器对唾液样本进行介电表征以用于分类目的（https://doi.org/10.3390/healthcare7010011）。
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
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