皮脂溢性皮炎口服异维A酸剂量依赖性分析补充材料
皮脂溢性皮炎口服异维A酸疗法的ROC曲线补充图表，用于预测复发。
基本信息
资源简介
皮脂溢性皮炎口服异维A酸剂量依赖性分析补充材料
【一句话概览】
本数据集是 Mendeley Data 公开的影像数据集，收录 1 个文件、合计 43.41 KB，可用于医学图像分割、检测与分类模型的训练与评测。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Supplementary Material - JAAD-D-25-00903R1》。源站首次发布：2025-05-06。
【数据内容】
源站原始描述：Supplementary Figure for JAAD manuscript titled "Efficacy, Safety, and Recurrence in Seborrheic Dermatitis: A Dose-Dependent Analysis of Oral Isotretinoin (10 mg vs. 20 mg)" Supplementary Figure 1. Receiver Operating Characteristic (ROC) curve for the predictive ability of the SDASI baseline score for recurrence The ROC curve illustrates the sensitivity versus 1-specificity for the SDASI baseline score in predicting recurrence. The blue line represents the model''s performance, while the red diag…
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：JAAD 稿件《脂溢性皮炎中的疗效、安全性和复发：口服异维A酸（10 mg 与 20 mg）的剂量依赖性分析》补充图 补充图1. 用于预测复发的 SDASI 基线评分预测能力的受试者工作特征（ROC）曲线 该 ROC 曲线展示了 SDASI 基线评分预测复发时的敏感度与 1-特异度之间的关系。蓝线代表模型的表现，红色对角线表示参考分类器。曲线位于对角线上方提示具有预测能力，而接近对角线则表明区分能力有限。出现对角线片段提示数据中存在并列值。
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 43.41 KB。数据集 DOI：10.17632/rzgfjkpz64.1。
【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://data.mendeley.com/datasets/rzgfjkpz64
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/rzgfjkpz64
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。
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