IgA及其他因素与重症COVID-19肺炎的关系研究
该数据集来自 search.dataone.org，聚焦重症 COVID-19 肺炎，包含体液抗体关系及多项公认风险因素，并以 NIH Ordinal score 刻画疾病严重程度
基本信息
资源简介
IgA及其他因素与重症COVID-19肺炎的关系研究
Investigation of IgA and other factors with severe COVID-19 pneumonia
该数据集来自 search.dataone.org，聚焦重症 COVID-19 肺炎，包含体液抗体关系及多项公认风险因素，并以 NIH Ordinal score 刻画疾病严重程度。数据配套机器学习代码，可用于分析 IgA 等抗体指标与其他风险因素和重症肺炎之间的关联，并构建严重程度预测模型，服务于呼吸系统疾病与肺炎相关研究（来源 DataONE，http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0 许可）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：该数据集及机器学习代码探讨体液抗体关系及其他公认风险因素与以 NIH Ordinal score 为特征的重症 COVID-19 肺炎之间的关系。
【主题与分类】
主题标签：Medicine, Health and Life Sciences。本站分类：呼吸系统疾病/肺炎。
【获取与许可】
源站页面：https://search.dataone.org/view/sha256%3A4bd379e5730755bceb250d3714e9592a6faa234a912452c44d13d170dfa6bd00
使用许可：http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0。
下载信息
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- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 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
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- OpenDataLab:
数据说明
该数据集和机器学习代码探讨了体液抗体关系及其他公认风险因素与以NIH Ordinal评分为特征的严重COVID-19肺炎之间的关联。
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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