无鼻夹与佩戴鼻夹犊牛鼻中隔损伤评分系统的开发与应用
该数据集来自 search.dataone.org,围绕断奶期肉用犊牛佩戴塑料鼻夹是否造成鼻中隔损伤展开。研究纳入 82 头 Angus 与 Angus-Hereford 杂交犊牛,随机分为佩戴鼻夹组与不佩戴组,记录体重、鼻中隔尺寸及鼻夹佩戴 7 天后的损伤情况,并采集图像用于评估伤口特征

基本信息
资源简介
无鼻夹与佩戴鼻夹犊牛鼻中隔损伤评分系统的开发与应用
Development and application of a scoring system for septum injuries in beef calves with and without a nose flap
该数据集来自 search.dataone.org,围绕断奶期肉用犊牛佩戴塑料鼻夹是否造成鼻中隔损伤展开。研究纳入 82 头 Angus 与 Angus-Hereford 杂交犊牛,随机分为佩戴鼻夹组与不佩戴组,记录体重、鼻中隔尺寸及鼻夹佩戴 7 天后的损伤情况,并采集图像用于评估伤口特征。数据可用于分析鼻夹佩戴与鼻部损伤的关系、探索体重或鼻中隔尺寸等预测因素,并支持构建可靠的伤口评分分类系统(来源 DataONE,CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication 许可)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):断奶期对肉用犊牛而言是充满应激的时期,因为它们必须迅速摆脱对母牛的依赖。渐进式断奶方法,例如给犊牛佩戴鼻夹以阻止其吮乳,已知可减少应激的行为和生理指标。鼻夹由鼻中隔固定,佩戴 4 至 7 天。本研究的目标是:1)确定佩戴 7 天的塑料鼻夹是否造成鼻部损伤;(2)确定犊牛体重或鼻中隔尺寸等因素是否能预测损伤或鼻夹脱落;(3)创建一个能够可靠地对伤口特征进行评分的评分系统。八十二头(N = 82)Angus 和 Angus-Hereford 杂交肉用犊牛被随机分配到“Flap”或“No Flap”处理组。犊牛体重为 247 ± 29 kg,佩戴鼻夹的犊牛鼻中隔为 39 ± 2 mm(均值 ± 标准差)。图像已拍摄
【主题与分类】
主题标签:calf、Beef、wean、two-stage、injury、nose flap。本站分类:损伤、中毒及外因。
【获取与许可】
源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3A6e68988a4dec2149ae0bcada28166916a73829dea6976dea7798778a503a9fbb
使用许可:CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication。
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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:
数据说明
断奶期对肉犊牛来说是一个充满应激的时期,因为它们必须迅速从母牛身边独立。渐进式断奶方法,例如给犊牛佩戴鼻夹以防止吮乳,已知可减少应激的行为和生理指标。鼻夹由鼻中隔固定,佩戴4至7天。在本研究中,目标为:1)确定佩戴7天的塑料鼻夹是否造成鼻部损伤;2)确定犊牛体重或鼻中隔大小等因素是否能预测损伤或鼻夹脱落;3)建立一个能可靠评定伤口特征的分级系统。82头(N = 82)安格斯及安格斯-海福特杂交肉犊牛被随机分配到“鼻夹”或“无鼻夹”处理组。犊牛体重为247 ± 29 kg,佩戴鼻夹的犊牛鼻中隔为39 ± 2 mm(均值 ± 标准差)。在插入鼻夹前、取出当天及取出后6天,对每个鼻孔拍摄图像。
伤口按……进行评分,详情请参见随附的研究论文。请参阅README文件。
数据来源:有无鼻夹的肉犊牛鼻中隔损伤评分系统的开发与应用
补充材料在相应的研究论文中被引用,并为实验设计和结果提供额外信息和背景。原始数据、RMarkdown文件和表格以比例和均值的形式呈现,这也是数据分析时采用的方式。
数据与文件结构说明
补充表格与图:
- Supplemental Table S1.xlsx
美国当前可购买的商品化鼻夹。包含描述、鼻夹类型、图1、制造商及所报告的尺寸。图片来自制造商或销售商网站
Supplemental Tables 2 and 3.pdf
- 补充表S2. 当前(截至2022年)在方法部分使用鼻夹的研究文章。
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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