印度2019-20年手术绝育性别差异及公平实现成本节约估算数据
该数据集提供印度2019-20年手术绝育使用中性别差异的基础数据与计算估计值，以及实现公平后可节省成本的估算结果。数据可用于分析印度手术绝育的性别差异程度，并评估消除差异带来的成本节约，服务于公共卫生政策与生殖健康研究（来源 DataONE， 许可）
基本信息
资源简介
印度2019-20年手术绝育性别差异及公平实现成本节约估算数据
Data for Estimating Gender Disparities in Surgical Sterilization Uptake in India in 2019-20 and Cost Savings from Equity Achievement
该数据集提供印度2019-20年手术绝育使用中性别差异的基础数据与计算估计值，以及实现公平后可节省成本的估算结果。数据集同时附有数据字典。数据可用于分析印度手术绝育的性别差异程度，并评估消除差异带来的成本节约，服务于公共卫生政策与生殖健康研究（来源 DataONE，http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0 许可）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：该数据集提供印度2019-20年手术绝育使用中性别差异的基础数据和计算估计值，以及实现公平后的成本节约。数据集和数据字典均已提供。
【主题与分类】
主题标签：Medicine, Health and Life Sciences。本站分类：泌尿生殖系统疾病/其他。
【获取与许可】
源站页面：https://search.dataone.org/view/sha256%3Ac1c9158f2d73cd154af751e92f8da6249f6d47b9cb443771fcf8d3afb0821c0e
使用许可：http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0。
下载信息
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- 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
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- OpenDataLab:
数据说明
该数据集提供了2019-20年印度外科绝育手术接受情况中性别差异的底层数据及计算估计值，以及实现公平所带来的成本节约。数据集和数据字典均已提供。
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。
需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连，提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
