盘状狼疮进展为重型系统性红斑狼疮危险因素注册队列研究数据
本数据集来自一项注册队列研究,纳入164例患者,探讨盘状狼疮(DLE)进展为重型系统性红斑狼疮(SLE)的危险因素,并开发了可预测该进展的评分

基本信息
资源简介
盘状狼疮进展为重型系统性红斑狼疮危险因素注册队列研究数据
Risk factors of progression from discoid lupus to severe systemic lupus erythematosus: a registry-based cohort study of 164 patients.
本数据集来自一项注册队列研究,纳入164例患者,探讨盘状狼疮(DLE)进展为重型系统性红斑狼疮(SLE)的危险因素,并开发了可预测该进展的评分。数据为论文补充材料,包含3个PDF文件:补充表1为关于DLE或皮肤狼疮患者进展为SLE危险因素的文献综述,补充图1和补充图2展示该评分在孤立性DLE患者及DLE合并轻度SLE患者中的表现。可用于狼疮进展风险因素分析与预测评分验证(来源 Mendeley Data)。
【数据集背景】
源站首次发布:2022-09-16。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):在我们题为“盘状狼疮进展为重型系统性红斑狼疮的危险因素:一项基于注册的164例患者队列研究”的文章中,我们研究了盘状狼疮(DLE)进展为重型系统性红斑狼疮(SLE)的危险因素,并开发了一个可预测这种进展的评分。此处呈现的是我们的补充数据。补充表1报告了一项关于DLE或皮肤狼疮患者进展为SLE危险因素的文献综述。补充图1和补充图2展示了文章中所述评分在孤立性DLE患者以及DLE合并轻度SLE患者中的表现。
【数据结构与技术规格】
文件数 3 个,合计 603.24 KB。数据集 DOI:10.17632/fjdxk3cjps.3。
【主题与分类】
主题标签:皮肤狼疮、盘状狼疮、系统性红斑狼疮、危险因素、注册队列研究、预测评分、补充数据。本站分类:皮肤与结缔组织疾病/皮肤狼疮。
【获取与许可】
源站页面:https://data.mendeley.com/datasets/fjdxk3cjps
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:https://data.mendeley.com/datasets/fjdxk3cjps/1
标准获取流程:
- 访问源站链接,注册/登录账号;
- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 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。
- OpenDataLab:
数据集大小约 603.2 KB。
数据说明
Lisa Fredeau (2022). Risk factors of progression from discoid lupus to severe systemic lupus erythematosus: a registry-based cohort study of 164 patients. [Dataset]. http://doi.org/10.17632/fjdxk3cjps.1
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。




