数据集 - 海数据

Within_Host_Competition_Based疟原虫遗传多样感染中毒力与竞争成功完整数据集2006

2025年12月28日 30 84 14

数据集概述本数据集基于小鼠疟原虫（Plasmodium chabaudi）不同遗传克隆的混合感染实验，使用株特异性实时定量PCR技术测定各克隆在急性期内的相对竞争能力。结果证实毒力更高的克隆在混合感染中具有显著竞争优势，且相对毒力越强，受竞争抑制的程度越小。该数据集为毒力-...

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阿尔比纳玛_eLife_杂志发表的巴布亚新几内亚疟疾感染与临床发病率关系研究数据_最终版本_2017年9月10日

2025年12月27日 30 206 175

数据集概述本数据集聚焦巴布亚新几内亚疟疾研究，分析分子血液阶段感染力（molFOB）、寄生虫流行率与临床发病率的关系。通过治疗再感染队列，评估间日疟原虫（Pv）休眠子消除对感染和发病率的影响，揭示恶性疟原虫（Pf）和Pv的传播模式及临床风险关联。文件详解文档文件：...

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恶性疟原虫_Plasmodium_falciparum_在布基纳法索季节性传播区的配子体携带与感染性数据_研究数据集

2025年12月27日 30 167 95

数据集概述本数据集源自布基纳法索季节性疟疾传播区的研究，针对80名14岁以下儿童开展膜饲实验，结合显微镜检测与Pfs25 QT-NASBA技术量化配子体密度，分析亚显微配子体携带对疟疾传播的贡献。数据包含配子体检测结果、蚊子感染率等核心信息，共1个文件。文件详解文件名称：BF_data.xlsx 文件格式：XLSX...

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Access_Africa_Task_Data_1_撒哈拉以南非洲国家疟疾_结核病和被忽视热带病临床试验试验后获取实践定量研究数据

2025年12月27日 0 209 163

数据集概述本数据集用于评估撒哈拉以南非洲国家开展的结核病、疟疾和被忽视热带病（NTDs）临床试验研究的试验后获取计划及实施实践，为相关领域的定量研究提供支持。数据集包含一个压缩文件，无分层目录结构。文件详解文件名称：Access Africa Task Data 1.zip 文件格式：ZIP...

俄罗斯西北部按蚊分布与形态特征补充材料1

2025年12月25日 30 200 99

数据集概述本数据集为俄罗斯西北部按蚊分布与形态特征研究的补充材料，包含一张图片文件，展示了根据采集标本和文献数据记录的芬诺斯坎迪亚及俄罗斯西北部最北的按蚊分布信息。文件详解文件名称: oo_1369651.jpg 文件格式: JPG（.jpg）文件内容:...

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疟疾对罗马意大利_西西里和撒丁岛治疗崇拜空间分布影响的GIS研究数据集

2025年12月20日 30 145 83

数据集概述本数据集是研究论文的补充材料，聚焦罗马时期意大利、西西里和撒丁岛地区，通过GIS方法分析疟疾与治疗崇拜（涉及阿斯克勒庇俄斯等九位神祇）空间分布的关联。包含铭文地理编码数据、疟疾风险比例表、相关性分析结果及GIS文件等，支撑论文研究结论。文件详解地理编码铭文数据文件：...

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食蚊鱼及其在人类福祉中的作用数据集

2025年12月13日 30 119 97

数据集概述本数据集为一份PDF文档，聚焦食蚊鱼在人类福祉中的作用。内容围绕食蚊鱼控制蚊虫幼虫的生态友好方法展开，分析食蚊鱼、孔雀鱼等物种的摄食行为、生境偏好及不同生态条件下的效果，对比化学杀虫剂的优势，并探讨生境破坏、物种竞争等限制因素，为病媒控制项目提供参考。文件详解文件名称: Larvivorous fish and their role...

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疟疾诊断试验的血色素催化沉淀聚合源数据

2025年12月13日 30 22 18

数据集概述本数据集为“疟疾诊断试验的血色素催化沉淀聚合”研究的源数据，包含支撑各研究图表的原始数据，为验证该诊断方法的有效性提供实验数据支持。文件详解文件名称：Code_Error__Calibration_MS_lin_mod_fit.pdf 文件格式：PDF 内容说明：可能包含校准、模型拟合相关的代码误差分析或结果文档文件名称：Source...

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亚太地区疟疾疾病负担估算数据集2019

2025年12月8日 30 200 14

数据集概述本数据集为《Estimating malaria disease burden in the Asia-Pacific》研究的补充材料，包含疟疾负担估算相关的表格数据、PRISMA清单及补充文档，覆盖报告病例、负担估算等多维度信息，为亚太地区疟疾疾病负担研究提供支持。文件详解数据表格文件（.xlsx格式）： Supplementary...

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疟疾细胞检测深度学习方法综述表

2025年12月7日 30 121 13

数据集概述本数据集为一篇关于优化YOLOv4模型用于疟疾细胞检测的论文中的表格，汇总了近年基于深度学习的自动化疟疾诊断系统研究，涵盖模型类型、数据集、疟原虫种类及检测性能等核心信息。文件详解文件名称: table.html 文件格式: HTML 字段映射: Author: 研究作者 Database: 数据集来源（如NLM、MP-IDB等）...

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无Source_Model_Based_疟疾细胞检测模型性能对比完整数据_注_因无具体来源机构信息_机构_类文件名采用_无来源_替代_所有文件名统一补充_...

2025年12月7日 30 200 184

数据集概述该数据集为表格数据，呈现原始YOLOv4模型与多种改进模型（如残差块剪枝、骨干网络替换）在薄血涂片图像中检测感染红细胞的性能对比，包含精度、召回率等关键指标，支持疟疾细胞检测模型的效率分析。文件详解文件名称: table.html 文件格式: HTML (.html) 字段映射:...

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疟疾细胞检测优化YOLOv4模型真阳性预测结果表

2025年12月5日 30 31 17

数据集概述本数据集为优化YOLOv4深度学习模型在薄血涂片图像中检测疟疾细胞的真阳性预测结果表，记录了不同YOLOv4变体模型在数据集A和数据集B上的真阳性预测数量，用于评估模型检测性能。文件详解文件名称：table.html 文件格式：HTML（.html）...

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疟疾细胞检测深度学习模型性能对比表

2025年12月5日 30 62 49

数据集概述该数据集为一个HTML格式的表格文件，核心内容是不同YOLO系列深度学习模型在薄血涂片图像中检测疟疾细胞的性能对比。表格记录了包括本研究提出的优化YOLOv4模型在内的多个模型的平均精度均值（mAP）、使用的数据集、检测的疟原虫种类等关键信息，为疟疾细胞检测算法的性能评估提供直接参考。文件详解文件名称: table.html 文件格式:...

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未提供_Shell_Model_Based_疟疾细胞检测模型性能对比完整数据

2025年12月5日 30 162 112

数据集概述该数据集是一篇关于优化YOLOv4深度学习模型用于薄血涂片图像中疟疾细胞高效检测研究的表格数据，专注于Dataset B中感染红细胞的检测结果，对比了原始YOLOv4模型与多种修改模型的性能指标。文件详解文件名称: table.html 文件格式: HTML (.html) 内容说明: 表格包含以下字段：...

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疟疾细胞图像分类数据集

2025年10月30日 30 99 43

疟疾细胞图像分类数据集_Malaria_Cell_Image_Classification_Dataset 数据来源：互联网公开数据标签：医学影像, 细胞病理学, 疟疾, 图像分类, 深度学习, 显微图像, 生物医学, 疾病诊断数据概述：该数据集包含源自显微镜下的血细胞图像，用于训练和评估疟疾细胞的图像分类模型。主要特征如下：...

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疟疾寄生虫细胞图像分类数据集

2025年8月5日 30 189 184

疟疾寄生虫细胞图像分类数据集_Malaria_Parasite_Cell_Image_Classification_Dataset 数据来源：互联网公开数据标签：疟疾, 细胞图像, 图像分类, 寄生虫, 机器学习, 深度学习, 医学影像, 病理分析数据概述：...

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疟疾细胞图像识别数据集

2025年7月2日 30 57 5

疟疾细胞图像识别数据集_Malaria_Cell_Image_Recognition 数据来源：互联网公开数据标签：疟疾, 细胞图像, 医学影像, 图像识别, 机器学习, 深度学习, 病理诊断, 数据标注数据概述：该数据集包含来自医学影像的显微镜下疟疾寄生虫感染的血细胞图像，用于训练和评估图像识别模型。主要特征如下：...

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疟疾寄生虫图像数据库-labanochwo

2025年5月30日 30 156 65

疟疾寄生虫图像数据库-labanochwo 数据来源：互联网公开数据标签：疟疾，寄生虫，图像，数据集，医学，细胞学，机器学习，病理学数据概述：该数据集包含从疟疾患者血液样本中提取的寄生虫图像，用于医学研究和疾病诊断。主要特征如下：时间跨度：数据记录时间不详，图像来自于不同时间点的样本。地理范围：数据来源于多个地区，主要包括疟疾高发区。...

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疟疾诊断数据集MalariaDetectionDataset-ashishkashyap007

2025年5月17日 30 210 35

疟疾诊断数据集MalariaDetectionDataset-ashishkashyap007 数据来源：互联网公开数据标签：医学影像，疟疾，数据集，细胞图像，机器学习，疾病诊断，图像识别，病理学数据概述：该数据集包含来自疟疾患者的血液细胞图像，用于疟疾的自动诊断。主要特征如下：时间跨度：数据记录的时间范围未知。...