布基纳法索发热病因鉴别：金标准培养与基于血细胞计数的IMS算法、PCT及CRP准确性比较研究数据

数据集获取

源站：https://doi.org/10.5061/dryad.rjdfn2z9m

标准获取流程：

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   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
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数据集大小约 700.1 KB。

数据说明

不同传染病（如细菌、病毒、疟疾）引起的急性发热性疾病可能有相似的临床表现。我们进行了一项临床诊断研究，以评估一种新工具——感染管理系统（IMS）的诊断准确性，这是一种利用血细胞计数数据预测感染原因（如细菌、病毒、疟疾）的算法。当前数据集是该研究期间获得的数据的一个子集，该研究在布基纳法索的农村地区进行。该研究已在ClinicalTrials.org注册，标识符为NCT02669823。题为“感染管理系统（IMS）作为一种新的基于血细胞计数的菌血症检测工具：在布基纳法索疟疾流行区进行的诊断准确性研究”的手稿所使用的所有数据均包含在当前数据子集中。为了测试IMS，我们收集了约900名年龄在3个月至100岁之间、表现为急性发热性疾病的患者的临床和人口统计学数据。入组时，采集2-5毫升EDTA抗凝血液用于血细胞计数、疟疾诊断（厚薄血涂片和快速诊断测试）以及血培养。

鼻咽拭子以及残余血液和血浆样本的分装管均保存于-80°C，以备回顾性分析。1. 对鼻咽拭子进行病毒检测组合；2. 对全血或血浆样本进行疟疾、沙门菌、金黄色葡萄球菌、流感嗜血杆菌、肺炎链球菌的PCR检测；3. 检测血浆样本中的C反应蛋白（CRP）和降钙素原（PCT）水平。根据临床指征，还进行了其他诊断检查，如胸部X线、超声检查、尿液分析以及尿液、粪便、脓液或脑脊液的培养。在本队列中，我们尝试使用金标准方法（如血培养、疟疾显微镜检查和PCR）为所有因发热性疾病入院的患者提供有微生物学证据的诊断。随后，我们评估了新型IMS在鉴别感染病因方面相较于这些传统诊断方法的准确性。

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。