呼吸声数据库是由葡萄牙和希腊的两个研究小组创建的。它包括920个不同长度的注释录音，长度从10秒到90秒不等。这些记录来自126名患者。总共有5.5小时的记录包含6898个呼吸周期，其中1864个包含爆裂声，886个包含喘息声，506个包含爆裂声和喘息声。这些数据既包括干净的呼吸声，也包括模拟真实生活条件的嘈杂录音。患者跨越所有年龄组——儿童、成人和老年人。 这个Kaggle数据集包括: 920 .wav声音文件 920注解 .txt文件 列出每个患者诊断的文本文件 解释文件命名格式的文本文件 一个列出91个名字的文本文件(filename_differences.txt) 包含每个患者的人口统计信息的文本文件 数据太大放在百度云盘

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HIS系统根据病历规范，年龄计算到岁月天小时，而且还可以拆分年龄及年龄单位，通过Oracle数据库函数的方式，减少因开发语言不同难于融合。 *大于等于36个月（3岁）的显示为XX岁 *小于36个月大于等于12个月的显示为XX岁XX月 *小于12个月大于28天的显示为XX月XX天，有可能出现0月29天和0月30天 *小于等于28天大于等于72小时（3天）的显示为XX天 *其它（小于3天）的显示为XX小时

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介绍 颜色反卷积算法的设计针对RGB摄像机获取的颜色信息，基于免疫组化技术使用的染色剂RGB分量光的特异性吸收，分别计算每种染色剂对图像的作用效果。免疫组织化学图像处理通常用的染色包括DAB、H&E。 颜色反卷积可应用于H-DAB图像和组织病理学中常用的染色剂（H-E,H AEC,FAST Red，DAB），广泛应用于免疫组化染色图像颜色分离。 环境 #### Language de programmation : Python 2.7 #### Libs : numpy, matplotlib, sikit-learn, PySide, OpenCV2 运行步骤 1.运行ColorDeconvolution.py或者hsd.py，可以生成反卷积后的图像（一共有6个图），依据情况选择结果。 2.得到的HSI_Teinte_t1.png图像，灰度值比较低，在PS里面先用：图像-调整-曲线-自动，增加灰度值，再图像-调整-反相 ———————————————— 版权声明：本文为CSDN博主「可基大萌萌哒的马鹿」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及

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皮马印第安人糖尿病数据集，书上的网站链接已经失效了