在线补充材料:外周血单核细胞簇预测纤维化过敏性肺炎的影像学严重程度与进展

数据集主题涉及外周血单核细胞簇与影像学严重程度及疾病进展的关联,属于呼吸道疾病/过敏性肺炎分类。该补充材料可用于了解单核细胞亚群分析在 fHP 预后预测中的研究背景与辅助信息,但具体数据内容需查阅源文件(来源 Mendeley Data)

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2026-07-08 更新
浏览 3
其他预测过敏性肺炎纤维化外周血单核细胞影像学严重程度疾病进展scRNA
Online Supplement: Peripheral Blood Monocyte Clusters Predict Radiographic Severity and Progression in Fibrotic Hypersensitivity Pneumonitis

基本信息

模态
其他
大小
0.000089865 GB
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-07-08
版本
v1

资源简介

在线补充材料:外周血单核细胞簇预测纤维化过敏性肺炎的影像学严重程度与进展

Online Supplement: Peripheral Blood Monocyte Clusters Predict Radiographic Severity and Progression in Fibrotic Hypersensitivity Pneumonitis

该数据集为纤维化过敏性肺炎(fHP)研究的在线补充材料,来源于 data.mendeley.com,包含 1 个 docx 文件(SUPPLEMENT_scRNA_fHP_NJH.docx)。数据集主题涉及外周血单核细胞簇与影像学严重程度及疾病进展的关联,属于呼吸道疾病/过敏性肺炎分类。该补充材料可用于了解单核细胞亚群分析在 fHP 预后预测中的研究背景与辅助信息,但具体数据内容需查阅源文件(来源 Mendeley Data)。

【数据集背景】

源站首次发布:2026-07-08。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Sonia Leach (2026)。在线补充材料:外周血单核细胞簇预测纤维化过敏性肺炎的影像学严重程度与进展 [数据集]。

【数据结构与技术规格】

文件数 1 个,合计 89.86 KB。数据集 DOI:10.17632/nwrjmztjhh.1。

【主题与分类】

主题标签:过敏性肺炎、纤维化、外周血单核细胞、影像学严重程度、疾病进展、scRNA。本站分类:呼吸道疾病/过敏性肺炎。

【获取与许可】

源站页面:https://data.mendeley.com/datasets/nwrjmztjhh

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源站:https://data.mendeley.com/datasets/nwrjmztjhh

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  1. 访问源站链接,注册/登录账号;
  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
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    • 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。

数据集大小约 89.9 KB。

数据说明

Sonia Leach (2026). Online Supplement: Peripheral Blood Monocyte Clusters Predict Radiographic Severity and Progression in Fibrotic Hypersensitivity Pneumonitis [Dataset]. http://doi.org/10.17632/nwrjmztjhh.1

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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