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科研项目实战/数据融合，新冠预后/课堂链接整理.txt

+1. P42 Code
+1. P42 Code
+https://github.com/terryli710/COVID_19_Rapid_Triage_Risk_Predictor
+
+2. P43 公开数据集
+https://physionet.org/content/mimic-iv-note/2.2/note/#files-panel
+
+3. P44-45 公开数据集
+https://physionet.org/content/mimic-cxr/2.0.0/
+
+4. P46 公开数据集
+https://physionet.org/content/haim-multimodal/1.0.1/
+
+5. P47-50 公开数据集
+https://www.nature.com/articles/s41746-022-00689-4
+
+6.简单数据集平替（前面公开数据集下载有问题的可选择这个）
+https://www.kaggle.com/datasets/raddar/chest-xrays-indiana-university
+P.S.
+因为它本身没有提供标签，如果想做分类任务的话，我们可以探索一下，自己划一些label给上去。有一个建议是通过report的表格的最后一列的"impression"的文字信息来提取一个标签，代表检查结果正常/不正常，这个也是可以作为我们课上讲的关键词提取的另一个案例
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