RescueDoppler：改善心脏骤停预后的颠覆性超声解决方案

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06599073

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2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
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数据说明

条件：心脏骤停（CA）、心肺复苏、多普勒超声。在治疗突发性心脏骤停（SCA）时，手动脉搏检查是目前检测血流的标准方法，但这种方法存在显著局限性。它既不迅速也不始终可靠（Germanoska等，2018；Eberle等，1996）。研究表明，45%的医护人员在心脏骤停期间难以准确检测到中心脉搏（Moule 2000；Nakagawa等，2010）。如果血流已经恢复，继续进行胸外按压可能弊大于利。这凸显了在心肺复苏（CPR）过程中需要一种易于使用的工具来评估血流。心脏骤停每年导致700万至800万人死亡，在工业化国家中位列第三大死因。尽管复苏技术和复苏后护理取得了进步，但心脏骤停后的生存率仍然很低——约为10%或更低。每过一分钟未进行高级心脏生命支持，生存率就会急剧下降（OECD 2017）。

心脏骤停后成功复苏需要恢复心脏的正常电活动，并确保重要器官获得充足的血流灌注。目前，复苏过程中仅监测心脏的电活动（通过心电图[ECG]），而无法获取血流信息。心肺复苏（CPR）包括胸外按压和人工通气，以维持循环和氧合。对于可电击心律，除颤器会向心脏释放电击。自动体外除颤器（AED）能够诊断危及生命的心律失常，使未经培训的旁观者也能有效使用。然而，尽管除颤器可以检测、治疗并确认正常心律的恢复，但它们无法反馈血流是否已成功恢复（自主循环恢复[ROSC]）。更快的ROSC与更好的长期生存结局相关。不可电击心律，如无脉

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。