ORCHARDS 研究复现数据：儿童呼吸道疾病缺勤研究
该数据集来自 ORCHARDS 研究，是一项关于 K-12 学生缺勤与急性呼吸道疾病（ARI）的纵向前瞻性研究，覆盖家庭与社区场景
基本信息
资源简介
ORCHARDS 研究复现数据：儿童呼吸道疾病缺勤研究
Replication Data for: The Oregon Child Absenteeism Due to Respiratory Disease Study (ORCHARDS)
该数据集来自 ORCHARDS 研究，是一项关于 K-12 学生缺勤与急性呼吸道疾病（ARI）的纵向前瞻性研究，覆盖家庭与社区场景。数据可用于评估快速流感诊断测试的性能，并支持呼吸道疾病相关的流行病学分析与方法复现（来源 DataONE，http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0 许可）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：ORCHARDS 是一项在家庭和社区环境中对 K-12 学生缺勤与急性呼吸道疾病（ARI）进行的纵向前瞻性研究。该数据集用于评估快速流感诊断测试的性能。
【主题与分类】
主题标签：influenza, rapid influenza test、Medicine, Health and Life Sciences。本站分类：呼吸系统疾病。
【获取与许可】
源站页面：https://search.dataone.org/view/sha256%3Af2db7abc3ebc72fb05f7d938a4431bc120a67baebb9463fba8ab892f29d94ee6
使用许可：http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0。
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；
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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
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- OpenDataLab:
数据说明
ORCHARDS是一项关于K-12学生缺勤与急性呼吸道疾病（ARI）在家庭和社区环境中的纵向前瞻性研究。该数据集用于评估快速流感诊断测试的性能。
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。
需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连，提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
