创伤患者MODS分析数据集
61例创伤患者三个时间点的多器官功能障碍预测数据集。
基本信息
资源简介
创伤患者MODS分析数据集
【一句话概览】
该数据集题为《Dataset for MODS analysis of trauma patients》，可通过 GitHub 和 Figshare 获取，包含对 61 名患者三个不同时间点的分析，用于多器官功能障碍预测；完整 89 名患者数据集可参见下方参考文献。数据集共 1 个文件，合计 60.7 KB，标签涉及创伤、急诊医学、多器官功能障碍综合征与生物信息学，分类为生物信息学与计算生物学其他未分类，许可为 CC BY 4.0（来源 figshare，CC BY 4.0 许可）。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Dataset for MODS analysis of trauma patients》。源站首次发布：2019-11-19。
【数据内容】
源站原始描述：This data is accessible through both GitHub and Figshare and contains the 61 patients analyzed at three different time points for MultiOrgan Dysfunction prediction. The full 89 patient dataset can be obtained din the reference below
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：该数据可通过 GitHub 和 Figshare 获取，包含为预测多器官功能障碍而在三个不同时间点进行分析的 61 例患者。完整的 89 例患者数据集可从下文参考文献中获取。
主表 FinalDatasetPS14.csv 含 197 列、样本前 62 行结构完整。
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 60.69 KB。FinalDatasetPS14.csv：text/plain，60.69 KB。数据集 DOI：10.6084/m9.figshare.10329275.v2。
【主题与分类】
源站学科分类：Bioinformatics and computational biology not elsewhere classified。主题标签：Trauma、emergency medicine、multiorgan dysfunction syndrome、Bioinformatics。
【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。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_for_MODS_analysis_of_trauma_patients/10329275
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Bravo, Laura; Acharjee, Animesh; G.Gkoutos@bham.ac.uk; J.M.LORD@bham.ac.uk; Hazeldine, Jon (2019). Dataset for MODS analysis of trauma patients. figshare. Dataset
【使用注意】
· 源站最后修改于 2023-06-04，引用时请注意版本时效。
下载信息
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提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
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使用方式
数据集获取（Figshare）
- 源站标题：Dataset for MODS analysis of trauma patients
- DOI：10.6084/m9.figshare.10329275.v2
- 发布日期：2019-11-19
- 文件数：1 个
- 文件总体积：60.69 KB
- 源站页面：https://figshare.com/articles/dataset/Dataset_for_MODS_analysis_of_trauma_patients/10329275
命令行下载
curl -L -o "FinalDatasetPS14.csv" "https://ndownloader.figshare.com/files/18810566"
文件清单
FinalDatasetPS14.csv（60.69 KB）
文件总体积 60.69 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
This data is accessible through both GitHub and Figshare and contains the 61 patients analyzed at three different time points for MultiOrgan Dysfunction prediction. The full 89 patient dataset can be obtained din the reference below
许可
CC BY 4.0
引用
学术使用请引用 DOI 10.6084/m9.figshare.10329275.v2（source: https://figshare.com/articles/dataset/Dataset_for_MODS_analysis_of_trauma_patients/10329275）。
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