PRRSV感染猪的行为、临床与生理监测数据
该数据集来自一项受控实验研究,旨在探究猪繁殖与呼吸综合征病毒(PRRSV)感染对猪的影响。研究于2020年7月至8月在University of Saskatchewan的BSL2动物护理设施中进行,使用24头五周龄猪,分为PRRSV感染组和接受无菌生理盐水的对照组

基本信息
资源简介
PRRSV感染猪的行为、临床与生理监测数据
Behavioral, clinical and physiological monitoring data from pigs infected with Porcine Reproductive and Respiratory Virus (PRRSV)
该数据集来自一项受控实验研究,旨在探究猪繁殖与呼吸综合征病毒(PRRSV)感染对猪的影响。研究于2020年7月至8月在University of Saskatchewan的BSL2动物护理设施中进行,使用24头五周龄猪,分为PRRSV感染组和接受无菌生理盐水的对照组。通过NUtrack Livestock Monitoring System自动视频追踪平台记录猪的移动、姿势、采食和饮水行为,数据以15分钟间隔在活动干扰与非干扰时段采集,并提供移动距离等测量值。数据可用于分析PRRSV感染后的行为与生理响应差异,支持动物健康监测和计算机视觉方法在畜牧领域的应用研究(来源 DOI 解析,Creative Commons Public D。
【数据集背景】
源站首次发布:2026。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):该数据集包含从一项受控实验研究中收集的行为、临床和生理数据,该研究调查了猪繁殖与呼吸综合征病毒(PRRSV)感染对猪的影响。我们于2020年7月至8月在University of Saskatchewan进行了这项研究,使用24头五周龄猪,饲养在生物安全二级(BSL2)动物护理设施中。猪被分配到PRRSV感染组或接受无菌生理盐水的对照组,从而可以比较感染后的行为和生理反应。我们使用NUtrack Livestock Monitoring System监测动物,这是一个基于视频的自动追踪平台,记录猪的移动、姿势、采食和饮水行为。我们在活动干扰和非干扰时段均以15分钟间隔收集数据。我们提供了移动距离的测量值
【主题与分类】
主题标签:swine、Betaarterivirus americense、PRRSV、computer vision、pig behavior、livestock monitoring、NUtrack、animal health、veterinary epidemiology、automated behavior analysis。本站分类:呼吸系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://www.frdr-dfdr.ca/repo/dataset/e1afbda8-34b5-4d84-820a-00a8bd507f50
使用许可:Creative Commons Public Domain Dedication (CC0 1.0)。
下载信息
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源站:https://doi.org/10.20383/103.01677
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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
该数据集包含在一项受控实验研究中收集的行为、临床和生理数据,该研究调查了猪繁殖与呼吸综合征病毒(PRRSV)感染对猪的影响。我们于2020年7月至8月在萨斯喀彻温大学开展了这项研究,使用了24头五周龄的猪,饲养在生物安全二级(BSL2)动物护理设施中。猪被分配到PRRSV感染组或接受无菌生理盐水的对照组,从而能够比较感染后的行为和生理反应。我们使用NUtrack Livestock Monitoring System对动物进行监测,这是一个基于视频的自动跟踪平台,记录猪的移动、姿势、采食和饮水行为。我们在受干扰和非干扰活动期间以15分钟为间隔收集数据。我们提供了移动距离、旋转运动、侧卧或胸卧时间、站立、坐立、采食和饮水的测量数据。我们还纳入了评估呼吸道症状、皮肤病变、反应性、食欲、粪便稠度和发热的人工观察评分。
该数据集还包括生理和实验室衍生变量,如直肠温度、血清病毒载量、甲状腺激素浓度(T3和T4)、体重,以及衍生指标,包括激素曲线下面积计算和多种行为比率。
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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