感染
感染性疾病是由病原微生物(如细菌、病毒、真菌、寄生虫等)侵入人体并繁殖所引发的一类疾病,可累及全身各组织器官。其病理机制涉及病原体致病因子与宿主免疫应答的相互作用,导致局部炎症、组织损伤或全身性反应。临床特点包括发热、炎症指标升高及器官特异性功能障碍,部分感染具有传染性,可通过呼吸道、消化道、血液等途径在人群中传播。在医学研究与临床管理中,感染性疾病是重要领域,涵盖流行病学监测、病原体鉴定、抗微生物治疗、疫苗研发及医院感染控制等方面,对全球公共卫生构成持续挑战。
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COVID-19 X光数据集(训练集与测试集)
图像COVID-19 X光数据集包含新冠肺炎、正常和肺炎类别的胸部X光图像,并完成标准化预处理及训练测试划分,属于图像数据,主要用于传染病图像分类、快速筛查和自动诊断模型评估。

医学影像三分类数据集-新冠肺炎 X 光片数据集
图像新冠肺炎X光三分类数据集包含COVID-19、正常和病毒性肺炎三类胸部X光影像,类别标注清晰且来源多样,属于图像数据,主要用于医学图像分类、智能诊断模型训练和辅助筛查研究。
尿路感染症状与诊断预测公开数据集
表格这是托管在 Kaggle 平台上的一个专注于尿路感染(UTI)风险预测和临床诊断分类的公开表格数据集。数据主要围绕患者的基本生理指标特征、体温波动、尿液浑浊度、尿频尿急以及疼痛程度等临床显性症状构建,同时也包含了一些基础尿检的初步评估指标。该数据集可以非常方便地被研究人员用于开发复杂性或非复杂性尿路感染的轻量级预警分类器。它不仅适合用来验证支持向量机、随机森林或 XGBoost 等机器学习算法,还有助于为基层医疗场景快速开发具有可解释性的症状风险识别系统。
数字细菌种类显微图像数据集
图像DIBaS 数据集是微生物学与计算机视觉交叉领域广受推崇的数据源之一,专门收集了大量高分辨率的临床常见细菌革兰氏染色显微图像。在复杂性尿路感染(cUTI)的临床诊断与干预中,快速、准确地鉴定出致病菌株(例如大肠埃希菌、变形杆菌、肠球菌或克雷伯菌等)对于及时调整经验性抗菌方案至关重要。该数据集共包含了数十种不同类型细菌的显微视野图像,每种细菌都有明确的微生物学分类标签。研究人员经常将其用来训练和评测图像分类网络,以期实现致病微生物的自动化形态学定性检测。