HOME临床实践倡议共识声明症状测量补充数据

该数据集包含特应性皮炎(湿疹)症状测量临床实践共识声明的补充表格和图表,数据模态为临床表格和图表形式,主要用于支持皮肤病学和临床医学研究,帮助实现特应性皮炎症状的标准化评估、临床结局测量以及相关治疗策略的优化。

doi.orgdoi.org
doi.org
浏览 32
Atopic DermatitisEczemaOutcome AssessmentSymptom Assessment
HOME in Clinical Practice Initiative Consensus Statement on Symptoms-Supplementary

基本信息

大小
0.000351629 GB
创建/更新时间
2026-09-21

资源简介

HOME临床实践倡议共识声明症状测量补充数据

【数据集背景】

本数据集源站标题为《HOME in Clinical Practice Initiative Consensus Statement on Symptoms-Supplementary》。源站首次发布:2019。

【数据内容】

源站原始描述:Supplementary table and figure for the paper: Measuring atopic eczema symptoms in clinical practice: The First Consensus Statement from the Harmonising Outcome Measures for Eczema in Clinical Practice Initiative

【主题与分类】

主题标签:Atopic Dermatitis、Eczema、Outcome Assessment、Symptom Assessment。

【获取与许可】

源站页面:https://data.mendeley.com/datasets/3bthdx6tz2/3

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

有偿下载

公开数据集受托下载与技术交付服务。

提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)

暂未开放

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。

使用方式

数据集获取

源站:http://doi.org/10.17632/3bthdx6tz2.3

标准获取流程:

  1. 访问源站链接,注册/登录账号;
  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
  3. 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
      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

该数据集是医学研究论文《Measuring atopic eczema symptoms in clinical practice: The First Consensus Statement from the Harmonising Outcome Measures for Eczema in Clinical Practice Initiative》的补充材料,包含用于特应性皮炎(湿疹)症状测量临床实践的共识声明相关的补充表格和图表。数据内容涉及特应性皮炎的症状评估标准、测量方法及临床实践指南,来源于国际湿疹临床实践结果测量协调倡议(HOME Initiative)的专家共识。该数据集主要用于皮肤病学、临床医学研究,支持特应性皮炎的症状标准化评估、临床结局测量以及相关治疗研究。

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。

数据缺失?

依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。

⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。

获取专属数据定制方案