Name: 仿生磁性细菌微型机器人用于主动肺炎治疗数据集
Creator: figshare
License: CC BY 4.0

基本信息

模态

其他

大小

0.001156306 GB

许可

CC BY 4.0

创建/更新时间

2025-08-23

版本

v1

资源简介

仿生磁性细菌微型机器人用于主动肺炎治疗数据集

【一句话概览】

源站标题为《Biomimetic Magnetobacterial Microrobots for Active Pneumonia Therapy》，原始描述为 source data，文件数 1，文件合计大小 1.2 MB。源站标签为 Biohybrid microrobots、hybrid cell membranes，分类为 Diseases，许可为 CC BY 4.0（来源 figshare，CC BY 4.0 许可）。

【数据集背景】

本数据集源站标题为《Biomimetic Magnetobacterial Microrobots for Active Pneumonia Therapy》。配套论文《Biomimetic magnetobacterial microrobots for active pneumonia therapy》发表于 Nature Communications（2025），DOI：10.1038/s41467-025-63231-6。源站首次发布：2025-08-23。

【数据结构与技术规格】

文件数 1 个，合计 1.16 MB。7 Source Data files.xlsx：application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet，1.16 MB。数据集 DOI：10.6084/m9.figshare.28944014.v1。

【主题与分类】

源站学科分类：Diseases。主题标签：Biohybrid microrobots、hybrid cell membranes。

【适用方向】

源站学科分类标注为 Diseases。

【获取与许可】

源站页面：https://springernature.figshare.com/articles/dataset/Biomimetic_Magnetobacterial_Microrobots_for_Active_Pneumonia_Therapy/28944014

使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。

规范引用：Zhang, Lishan; Chen, Ze; Ran, Hui; Azechi, Miral; Yang, Xue; Huang, Weichang; et al. (2025). Biomimetic Magnetobacterial Microrobots for Active Pneumonia Therapy. figshare. Dataset

原始链接

https://springernature.figshare.com/articles/dataset/Biomimetic_Magnetobacterial_Microrobots_for_Active_Pneumonia_Therapy/28944014

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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：Biomimetic Magnetobacterial Microrobots for Active Pneumonia Therapy
DOI：10.6084/m9.figshare.28944014.v1
发布日期：2025-08-23
文件数：1 个
文件总体积：1.16 MB
源站页面：https://springernature.figshare.com/articles/dataset/Biomimetic_Magnetobacterial_Microrobots_for_Active_Pneumonia_Therapy/28944014

命令行下载

curl -L -o "7 Source Data files.xlsx" "https://ndownloader.figshare.com/files/56313533"

文件清单

7 Source Data files.xlsx（1.16 MB）

文件总体积 1.16 MB（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