塔斯马尼亚鸭嘴兽调查数据(1901-2009)
该数据集收录了塔斯马尼亚鸭嘴兽的历史捕获与观察记录,时间跨度为1901至2009年,用于研究由真菌病原体Mucor amphibiorum引起的mucormycosis病的空间与时间分布及其对鸭嘴兽的影响

基本信息
资源简介
塔斯马尼亚鸭嘴兽调查数据(1901-2009)
Platypus Survey Data, Tasmania (1901 - 2009)
该数据集收录了塔斯马尼亚鸭嘴兽的历史捕获与观察记录,时间跨度为1901至2009年,用于研究由真菌病原体Mucor amphibiorum引起的mucormycosis病的空间与时间分布及其对鸭嘴兽的影响。数据包含2008至2009年活体捕捉调查中记录的疾病传播、流行与持续情况,以及捕获个体的性别、年龄、体型、健康和换毛状况等信息。该数据可用于分析疾病历史分布与流行率,并探讨mucormycosis对鸭嘴兽血液学等健康指标的影响(来源 DataONE)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):由真菌病原体Mucor amphibiorum引起的真菌病mucormycosis已感染塔斯马尼亚鸭嘴兽近三十年(Gust et al 2009, Gust and Griffiths, 2011)。该病导致皮肤病变、发病和死亡(Gust and Griffiths, 2009)。为调查mucormycosis的空间和时间分布模式及其对鸭嘴兽的影响,创建了一个包含大量历史鸭嘴兽捕获和观察记录的数据库。该数据用于绘制mucormycosis的历史分布和流行率。2008-2009年进行了活体捕捉调查,以确定该病的传播、流行和持续情况。此外,还评估了捕获个体的种群统计(性别、年龄)、形态测量(体型)以及健康和换毛状况(Gust et al 2009, Gust and Griffiths, 2011)。此外,mucormycosis对血液学、血浆
【主题与分类】
主题标签:Species Presence/Abundance、Fauna、Specimens。本站分类:皮肤疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://search.dataone.org/view/aekos.org.au%2Fcollection%2Ftas.gov.au%2Fplatypus.20180628
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://search.dataone.org/view/aekos.org.au%2Fcollection%2Ftas.gov.au%2Fplatypus.20180628
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:
数据说明
由真菌病原体两栖毛霉引起的真菌性疾病毛霉病,已感染塔斯马尼亚鸭嘴兽近三十年(Gust等,2009;Gust和Griffiths,2011)。该病导致皮肤损伤、发病率及死亡率上升(Gust和Griffiths,2009)。为了探究毛霉病的空间与时间分布模式及其对鸭嘴兽的影响,我们创建了一个包含大量历史鸭嘴兽捕获与观察记录的数据库。此数据被用于绘制毛霉病的历史分布与流行情况。2008至2009年间,进行了活体捕捉调查,以确定该病的传播范围、流行率及持续存在情况。此外,还评估了捕获个体的性别、年龄等人口统计学特征,体型等形态测量指标,以及健康状况和换毛情况(Gust等,2009;Gust和Griffiths,2011)。进一步地,研究了毛霉病对鸭嘴兽血液学、血浆生物化学及其他健康指标的影响(Geraghty等,2011)。请使用以下网址访问数据集:http://aekos.org.au/collection/tas.gov.au/platypus
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。




