利用脉搏检测外周动脉疾病

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07226193

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。

数据说明

条件：外周动脉疾病（PAD）。具体目标1：确定节段性脉搏到达时间能否预测通过踝臂指数和6分钟步行试验评估的下肢外周动脉疾病。具体目标2：确定脚趾局部皮肤加热和足部抬高是否能改善使用节段性脉搏到达时间对外周动脉疾病的预测。具体目标3：确定年龄对节段性脉搏到达时间的影响。在知情同意过程之后，将评估描述性测量指标。描述性指标包括身高、体重、身体成分、年龄和性别。身高和体重将分别使用标准身高测量仪和秤进行评估。身体成分将使用生物电阻抗分析（Omron HBF-306C手持扫描仪，OMRON Healthcare，京都，日本）进行非侵入性评估。生物电阻抗设备向身体发送小电流，并根据身体各段对电流的阻抗来估计体脂百分比。我们的生物电阻抗设备在受试者的手和脚之间形成回路，以估计体脂百分比。

生物电阻抗设备中使用的电流非常微小，受试者无法感觉到。受试者还将自我报告其用药情况和健康史。在完成描述性测量评估后，受试者将仰卧位休息20分钟。休息20分钟后，受试者将接受踝臂指数（ABI）或节段性脉搏到达时间（PATs）评估。再休息10分钟后，将评估另一项测量指标（ABI或PAT）。ABI和PAT的评估顺序将随机化，所有受试者都将接受ABI和PAT评估。1a）使用研究设备评估PAT：受试者将佩戴一种研究设备，该设备由四个光电容积描记（PPG）传感器阵列和一个3导联心电图（ECG）传感器组成。心电图是一种非侵入性技术

数据加载示例（图像类）

from PIL import Image
import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)

# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path)  # 要求 子目录=类别

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。