模拟射频骨折传感解剖域偏移下基于机器学习的参考辅助信号恢复数据与代码
该数据集提供模拟射频骨折传感在解剖域偏移下参考辅助信号恢复研究的数据与代码，包含5,580条校正无噪声射频采集、20次独立噪声重复产生的356,400行特征、模型预测、校准输出及配对H2统计分析，并附MATLAB与Python源代码、固定分析规范、绘图代码和溯源记录
基本信息
资源简介
模拟射频骨折传感解剖域偏移下基于机器学习的参考辅助信号恢复数据与代码
Data and Code for Machine Learning Based Reference Assisted Signal Recovery Under Anatomical Domain Shift in Simulated Radiofrequency Fracture Sensing
该数据集提供模拟射频骨折传感在解剖域偏移下参考辅助信号恢复研究的数据与代码，包含5,580条校正无噪声射频采集、20次独立噪声重复产生的356,400行特征、模型预测、校准输出及配对H2统计分析，并附MATLAB与Python源代码、固定分析规范、绘图代码和溯源记录。材料支持在五个理想化解剖位置上对独立健康参考与源锁定决策阈值进行可复现评估，所有数据均为模拟，不能确立临床诊断准确性（来源 DOI 解析，Creative Commons Attribution 4.0 International 许可）。
【数据集背景】
源站首次发布：2026。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：本发布提供支持模拟射频骨折传感在解剖域偏移下参考辅助信号恢复的仅仿真研究的数据与代码。它包括5,580条校正无噪声射频采集、来自20次独立噪声重复的356,400行特征、模型预测、校准输出及配对H2统计分析。包含MATLAB和Python源代码、固定分析规范、绘图代码和溯源记录。这些材料支持在五个理想化解剖位置上对独立健康参考和源锁定决策阈值进行可复现评估。所有数据均为模拟，不能确立临床诊断准确性。
【主题与分类】
主题标签：Radiofrequency fracture sensing、Reference-assisted learning、Anatomical domain shift、Reproducible simulation。本站分类：损伤、中毒及外因。
【获取与许可】
源站页面：https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.23398853
使用许可：Creative Commons Attribution 4.0 International。
下载信息
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源站：https://doi.org/10.5281/zenodo.23398853
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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
以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
数据集大小约 8.54 GB。
数据说明
本发布提供的数据和代码支持一项仅基于仿真的研究，该研究考察解剖域偏移下参考辅助射频骨折传感。其中包括5，580条校正后的无噪声射频采集数据、来自20次独立噪声重复的356，400行特征、模型预测、校准输出以及配对的H2统计分析。还包含MATLAB和Python源代码、固定分析规范、图表生成代码和来源记录。这些材料支持在五个理想化解剖位置上对独立健康参考和源锁定决策阈值进行可重复评估。所有数据均为仿真数据，不能确立临床诊断准确性。
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
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