346例TBPP胸部X光人工标注与Qure.ai连续评分比较的ROC统计摘要
包含346例TBPP胸部X光人工标注与Qure.ai连续评分比较的ROC统计摘要，用于评估AI诊断性能。
基本信息
资源简介
346例TBPP胸部X光人工标注与Qure.ai连续评分比较的ROC统计摘要
【数据集背景】
本数据集源站标题为《346 TBPP CXR Annotations versus Qure.ai Continuous Score, Receiver Operating Characteristic Statistics Summary.》。源站首次发布：2020-01-24。
【数据内容】
源站原始描述：346 TBPP CXR Annotations versus Qure.ai Continuous Score, Receiver Operating Characteristic Statistics Summary
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 5.63 KB。Table 8.xls：application/vnd.ms-excel，5.63 KB。数据集 DOI：10.1371/journal.pone.0224445.t008。
【主题与分类】
源站学科分类：Genetics、Environmental Sciences not elsewhere classified、Biological Sciences not elsewhere classified、Information Systems not elsewhere classified、Science Policy。主题标签：CXR annotation assistance、TB Portals Program database、hard-to-cure drug-resistant tuberculosis、DR-TB、346 radiologist-annotated CXRs、Qure.ai qXR CXR predictions、TBPP database、Qure.ai CXR analysis tool、CXR interpretation tool、12 Qure.ai classifiers。
【适用方向】
影像类数据可用于医学图像分析模型（检测、分割、分类）的训练与评测，也可用于标注质量与成像参数相关性的研究。
【获取与许可】
源站页面：https://plos.figshare.com/articles/dataset/346_TBPP_CXR_Annotations_versus_Qure_ai_Continuous_Score_Receiver_Operating_Characteristic_Statistics_Summary_/11712909
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Engle, Eric; Gabrielian, Andrei; Long, Alyssa; Hurt, Darrell E.; Rosenthal, Alex (2020). 346 TBPP CXR Annotations versus Qure.ai Continuous Score, Receiver Operating Characteristic Statistics Summary.. PLOS ONE. Dataset
【使用注意】
· 源站最后修改于 2023-05-31，引用时请注意版本时效。
下载信息
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使用方式
数据集获取（Figshare）
- 源站标题：346 TBPP CXR Annotations versus Qure.ai Continuous Score, Receiver Operating Characteristic Statistics Summary.
- DOI：10.1371/journal.pone.0224445.t008
- 发布日期：2020-01-24
- 文件数：1 个
- 文件总体积：5.63 KB
- 源站页面：https://plos.figshare.com/articles/dataset/346_TBPP_CXR_Annotations_versus_Qure_ai_Continuous_Score_Receiver_Operating_Characteristic_Statistics_Summary_/11712909
命令行下载
curl -L -o "Table 8.xls" "https://ndownloader.figshare.com/files/21309081"
文件清单
Table 8.xls（5.63 KB）
文件总体积 5.63 KB（源站 API 实测）。
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。
数据说明
346 TBPP CXR Annotations versus Qure.ai Continuous Score, Receiver Operating Characteristic Statistics Summary.
许可
CC BY 4.0
引用
学术使用请引用 DOI 10.1371/journal.pone.0224445.t008（source: https://plos.figshare.com/articles/dataset/346_TBPP_CXR_Annotations_versus_Qure_ai_Continuous_Score_Receiver_Operating_Characteristic_Statistics_Summary_/11712909）。
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