sydraml COPD 数据集

该数据可用于围绕 COPD 相关表格数据开展表格问答等用途(来源 Hugging Face,apache-2.0 许可)

huggingface
2026-04-16 更新
浏览 7
图像分类task_categories:table-question-answeringlicense:apache-2.0size_categories:n<1Kregion:usmedical
sydraml/copd-dataset

基本信息

模态
图像
大小
0.00002474 GB
任务类型
分类
许可
apache-2.0
创建/更新时间
2026-04-16

资源简介

sydraml COPD 数据集

sydraml/copd-dataset 是一个面向呼吸系统疾病领域、以慢性阻塞性肺疾病(COPD)相关表格数据为核心内容的数据集,托管于 Hugging Face 平台。该数据集共包含 2 个 CSV 格式文件,分别为 COPD4.csv 与 Copd1.csv,合计体积约 22.12 KB,整体规模较小,属于样本量低于 1K 的轻量级数据资源。其主题标签涵盖表格问答任务、Apache-2.0 许可、美国区域以及医学属性,本站将其归类于呼吸系统疾病下的其他类别。数据集发布于 2026 年 4 月 16 日,采用 Apache-2.0 开放许可,可用于围绕 COPD 相关表格数据开展表格问答等用途。

【数据集背景】

慢性阻塞性肺疾病是一种常见的呼吸系统慢性疾病,围绕其展开的数据分析与智能问答应用在医学信息处理领域具有一定需求。sydraml/copd-dataset 正是在这一背景下构建的表格型数据资源,旨在为 COPD 相关的表格问答任务提供数据支撑。该数据集被标注为医学主题,并归入呼吸系统疾病分类,说明其内容与呼吸系统疾病的临床或研究数据相关。数据集以表格问答作为主要任务类别,意味着其设计目标偏向于让模型或系统能够针对表格内容进行提问与回答,而非单纯的数值统计或图像识别。源站未提供该数据集更具体的构建动机或项目背景说明。

【数据内容】

该数据集由 2 个文件组成,文件样例包括 COPD4.csv 和 Copd1.csv,均为 CSV 表格格式。两个文件合计约 22.12 KB,体量较小,适合快速加载与初步探索。由于文件数量有限且体积不大,数据集整体属于小规模资源,可能适用于小样本验证或轻量级实验场景。源站未提供各文件的具体字段名称、字段数量、记录条数、数据类型、缺失值情况以及变量含义等详细内容,因此无法进一步描述其内部数据结构与具体医学指标。

【采集与来源】

该数据集来源于 Hugging Face 平台,由用户 sydraml 发布,发布时间为 2026 年 4 月 16 日。其主题标签中包含 region:us,表明数据来源或发布区域与美国相关。数据集采用 Apache-2.0 许可协议,属于宽松型开源许可,允许在遵守许可条款的前提下使用、修改与分发。源站未提供数据的具体采集方式、采集时间范围、采集机构、伦理审批信息以及原始数据出处等细节。

【适用场景】

基于其任务类别标注,该数据集主要适用于表格问答相关任务,即针对 CSV 表格内容进行自然语言提问并生成答案。由于主题标签包含医学属性且本站分类为呼吸系统疾病,该数据集可服务于 COPD 相关的医学表格数据问答、医学信息抽取或表格理解等研究方向。其小规模特性使其更适合作为教学演示、方法验证或小样本实验的数据资源,而非大规模模型训练的主力数据集。源站未提供其他具体应用场景或基准测试结果。

【使用方法】

使用该数据集时,可先下载全部 2 个文件,即 COPD4.csv 与 Copd1.csv,合计约 22.12 KB。随后按 CSV 表格格式进行读取,建议先在小样本上核对字段结构与编码方式,确认无误后再批量接入后续流程。由于数据集规模较小,加载与处理成本较低,适合快速迭代实验。源站未提供具体的预处理步骤、字段说明文档或推荐的工具链与代码示例。

【质量与限制】

该数据集规模较小,文件数量仅为 2 个,总体积约 22.12 KB,样本量低于 1K,可能限制其在统计分析与模型训练中的代表性。源站未提供数据质量评估报告、标注一致性说明、缺失值统计以及潜在偏差分析等信息。此外,源站未提供数据的具体字段含义与医学背景说明,使用者在缺乏领域文档的情况下可能难以准确理解表格内容。该数据集采用 Apache-2.0 许可,使用时需遵守相应条款。源站未提供其他质量与限制相关的具体说明。

【引用与许可】

该数据集采用 Apache-2.0 许可协议,允许在遵守许可条款的前提下使用、修改与分发。数据集来源于 Hugging Face 平台,发布者为 sydraml,发布时间为 2026 年 4 月 16 日。主题标签中包含 license:apache-2.0,与许可信息一致。源站未提供推荐的引用格式、作者列表、论文出处或致谢要求等引用相关信息。

官方服务

专家保障全链路合规授权与标注交付

陕川双基地 × 超十家三甲医院直连

从合规授权、采集治理、专业标注到数据集交付,我们提供全链路闭环服务,让高质量临床数据即拿即用。

⚡️ 需要原始数据或标注支持?联系我们获取定制方案。

帮我联系

下载信息

注册下载

需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。

暂未开放

公开下载

无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。

免登录

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。

免费样本无法满足模型训练要求?千方提供经三甲医院脱敏、带病理回证与专家标注的商业级专病数据集。

使用方式

数据集获取与加载(Hugging Face datasets)

# 前置依赖: pip install datasets
from datasets import load_dataset

ds = load_dataset("sydraml/copd-dataset")
print(ds)  # 查看 splits 与字段结构
# 国内网络可先设镜像: import os; os.environ["HF_ENDPOINT"]="https://hf-mirror.com"
git lfs install && git clone https://hf-mirror.com/datasets/sydraml/copd-dataset

数据集大小约 24.7 KB。

仓库文件结构

  • .gitattributes
  • COPD4.csv
  • Copd1.csv
  • README.md

数据集卡片摘录(源站说明)

Access to dataset sydraml/copd-dataset is restricted. You must have access to it and be authenticated to access it. Please log in.

完整数据卡:huggingface.co/datasets/sydraml/copd-dataset

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。