BPLab/Vasotens 验证研究检查数据集

BPLab/Vasotens设备血压振荡及血流动力学参数验证研究数据集,包含数字化脉搏波信号及软件版本。

NIAID Data Ecosystem
浏览 11
时间序列心血管疾病时间序列
BPLab/Vasotens Validation Study Inspection Dataset

基本信息

模态
时间序列
大小
0.727857334 GB
创建/更新时间
2026-10-08
版本
v1

资源简介

BPLab/Vasotens 验证研究检查数据集

【一句话概览】

本数据集是 Mendeley Data 公开的时序数据集,收录 109 个文件、合计 727.86 MB,可用于疾病进展预测与生理信号时序建模。

【数据集背景】

本数据集源站标题为《BPLab/Vasotens Validation Study Inspection Dataset》。源站首次发布:2021-06-07。

【数据内容】

源站原始描述:Here is the raw data from the PWV-validation study of Vasotens [1]. This dataset contains the following: i) a set of files (bpw-files) representing the digitized oscillations in the cuff blood pressure (BP) of the BPLab device; ii) several versions of BPLab/Vasotens software released between 1999 and 2021 that process cuff BP oscillations and calculate the “parameters of hemodynamics” and “arterial stiffness” declared by the manufacturer; iii) The database containing SphygmoCor measurements that…

【数据结构与技术规格】

文件数 109 个,合计 727.86 MB。数据集 DOI:10.17632/yp4nr74twj.1。

【适用方向】

时序数据适用于疾病进展预测、生理信号监测与事件发生的时序建模。

【获取与许可】

源站页面:https://data.mendeley.com/datasets/yp4nr74twj

官方服务

专家保障全链路合规授权与标注交付

陕川双基地 × 超十家三甲医院直连

从合规授权、采集治理、专业标注到数据集交付,我们提供全链路闭环服务,让高质量临床数据即拿即用。

⚡️ 需要原始数据或标注支持?联系我们获取定制方案。

帮我联系

下载信息

注册下载

需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。

暂未开放

公开下载

无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。

免登录

有偿下载

公开数据集受托下载与技术交付服务。

提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)

暂未开放

当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。

使用方式

数据集获取

源站:https://data.mendeley.com/datasets/yp4nr74twj

标准获取流程:

  1. 访问源站链接,注册/登录账号;
  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
  3. 部分平台提供 SDK,例如:
    • OpenDataLab: 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。

数据加载示例(表格/文本类)

import pandas as pd, glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.csv"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tsv"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.xlsx"), recursive=True))
print("数据文件:", files)
df = pd.read_csv(files[0])
print(df.shape); print(df.columns.tolist()); print(df.head(3))

数据缺失?

依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。

⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。

获取专属数据定制方案