Name: 人工智能预测挥鞭伤相关疾病康复效果的数据集
Creator: figshare
License: CC BY 4.0

基本信息

模态

表格

大小

0.000699108 GB

任务类型

分类

许可

CC BY 4.0

创建/更新时间

2020-12-03

版本

v1

资源简介

人工智能预测挥鞭伤相关疾病康复效果的数据集

【一句话概览】

该数据集对应论文《Artificial intelligence prediction of the effect of rehabilitation in Whiplash Associated Disorder》，包含WAD患者康复前后数据。变量涵盖归一化活动度、速度、变异系数及NFHAS评分与类型等。共2个文件，合计699.1 KB。标签包括决策支持技术、临床预测规则、挥鞭伤、预后、预测模型、生物力学；分类为临床微生物学；许可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 the publication ''Artificial intelligence prediction of the effect of rehabilitation in Whiplash Associated Disorder''》。源站首次发布：2020-12-03。

【数据内容】

源站原始描述：Data from pre post rehabilitation of patients with WAD ''NE'': normalized extension (%)''NF'': normalized flexion (%) ''NLB'': normalized left bedning (%) ''NRB'': normalized right bendin (%) ''NLR'': normalized left rotation (%) ''NRR'': normalized right rotation (%) ''SE'': speed extension (deg/s) ''SF'':speed flexion (deg/s) ''SLB'': speed left bending (deg/s) ''SRB'': speed right bending (deg/s) ''SLR'': speed left rotation (deg/s) ''SRR'': speed right rotation (deg/s) ''CVE'': extension coefficient of variation ''CVF…

主表 Public post rehab metrics.csv 含 19 列、样本前 1083 行结构完整。

主表 Public pre rehab metrics.csv 含 20 列、样本前 1083 行结构完整。

【数据结构与技术规格】

文件数 2 个，合计 699.11 KB。Public post rehab metrics.csv：text/plain，348.49 KB。Public pre rehab metrics.csv：text/plain，350.61 KB。数据集 DOI：10.6084/m9.figshare.13325399.v1。

【主题与分类】

源站学科分类：Clinical microbiology。主题标签：decision support techniques、clinical prediction rules、whiplash、prognostic、prediction model、Biomechanics。

【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。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_the_publication_Artificial_intelligence_prediction_of_the_effect_of_rehabilitation_in_Whiplash_Associated_Disorder_/13325399

使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。

规范引用：Fidalgo, Alberto (2020). Dataset for the publication ''Artificial intelligence prediction of the effect of rehabilitation in Whiplash Associated Disorder''. figshare. Dataset

【使用注意】

· 源站最后修改于 2023-06-01，引用时请注意版本时效。

原始链接

https://figshare.com/articles/dataset/Dataset_for_the_publication_Artificial_intelligence_prediction_of_the_effect_of_rehabilitation_in_Whiplash_Associated_Disorder_/13325399

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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（Figshare）

源站标题：Dataset for the publication ‘‘Artificial intelligence prediction of the effect of rehabilitation in Whiplash Associated Disorder’’
DOI：10.6084/m9.figshare.13325399.v1
发布日期：2020-12-03
文件数：2 个
文件总体积：699.11 KB
源站页面：https://figshare.com/articles/dataset/Dataset_for_the_publication_Artificial_intelligence_prediction_of_the_effect_of_rehabilitation_in_Whiplash_Associated_Disorder_/13325399

命令行下载

curl -L -o "Public post rehab metrics.csv" "https://ndownloader.figshare.com/files/25671803"
curl -L -o "Public pre rehab metrics.csv" "https://ndownloader.figshare.com/files/25671806"

文件清单

Public post rehab metrics.csv（348.49 KB）
Public pre rehab metrics.csv（350.61 KB）

文件总体积 699.11 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

Data from pre post rehabilitation of patients with WAD

‘‘NE’’: normalized extension (%)‘‘NF’’: normalized flexion (%)
‘‘NLB’’: normalized left bedning (%)
‘‘NRB’’: normalized right bendin (%)
‘‘NLR’’: normalized left rotation (%)
‘‘NRR’’: normalized right rotation (%)
‘‘SE’’: speed extension (deg/s)
‘‘SF’’:speed flexion (deg/s)
‘‘SLB’’: speed left bending (deg/s)
‘‘SRB’’: speed right bending (deg/s)
‘‘SLR’’: speed left rotation (deg/s)
‘‘SRR’’: speed right rotation (deg/s)
‘‘CVE’’: extension coefficient of variation
‘‘CVF’’: flexion coefficient of variation
‘‘CVLB’’: left bending coefficient of variation
‘‘CVRB’’: right bending coefficient of variation
‘‘CVLR’’: left rotation coefficient of variation
‘‘CVRR’’:right rotation coefficient of variation

‘‘NFHAS’’: Neck Functional Hollistic Analysis Score