E-PASS评分预测机器人辅助部分肾切除术后并发症数据集
包含评估E-PASS评分预测机器人辅助部分肾切除术后并发症的参数数据。
基本信息
资源简介
E-PASS评分预测机器人辅助部分肾切除术后并发症数据集
【一句话概览】
该数据集题为 dataset.csv，包含用于评估 E-PASS 评分在预测机器人辅助部分肾切除术后并发症中作用的参数。文件数 1，合计大小 21.7 KB。标签为 rapn、epass、complication，分类为 Other health sciences not elsewhere classified，采用 CC BY 4.0 许可（来源 figshare，CC BY 4.0 许可）。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《dataset.csv》。源站首次发布：2025-04-22。
【数据内容】
源站原始描述：The dataset includes parameters related to evaluating the role of the E-PASS score in predicting complications following robot-assisted partial nephrectomy
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：该数据集包含与评估E-PASS评分在预测机器人辅助部分肾切除术后并发症中所起作用相关的参数。
文件 dataset.csv 为文本内容，开头为：age;sex;bodyweight;ASA;ASA_2;ECOG;DM;HT;CAD;COPD;lesionsite;tumorsize;OT;operationtype1;ischemiatype;EBL;HOT;dreinage;complicationclavien;commplicationpresenc…
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 21.70 KB。dataset.csv：text/csv，21.70 KB。数据集 DOI：10.6084/m9.figshare.28839377.v1。
【主题与分类】
源站学科分类：Other health sciences not elsewhere classified。主题标签：rapn、epass、complication。
【适用方向】
结构化表格数据可直接用于统计建模、特征工程与队列分析。
【获取与许可】
源站页面：https://figshare.com/articles/dataset/dataset_csv/28839377
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Özsoy, Çağatay (2025). dataset.csv. figshare. Dataset
下载信息
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使用方式
数据集获取（Figshare）
- 源站标题：dataset.csv
- DOI：10.6084/m9.figshare.28839377.v1
- 发布日期：2025-04-22
- 文件数：1 个
- 文件总体积：21.70 KB
- 源站页面：https://figshare.com/articles/dataset/dataset_csv/28839377
命令行下载
curl -L -o "dataset.csv" "https://ndownloader.figshare.com/files/53889029"
文件清单
dataset.csv（21.70 KB）
文件总体积 21.70 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
The dataset includes parameters related to evaluating the role of the E-PASS score in predicting complications following robot-assisted partial nephrectomy
许可
CC BY 4.0
引用
学术使用请引用 DOI 10.6084/m9.figshare.28839377.v1（source: https://figshare.com/articles/dataset/dataset_csv/28839377）。
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