基本信息

模态

时间序列

创建/更新时间

2026-11-08

资源简介

Intrepid临床工程研究

The Intrepid Clinical Engineering Study 是一项登记于 clinicaltrials.gov 的临床研究数据集，聚焦于突发性心脏骤停（Sudden Cardiac Arrest）这一临床场景。该数据集围绕 Philips DXL 心电图算法在 HeartStart Intrepid 监护/除颤器上的性能验证展开，其核心目的在于确认该算法在设备完成一次针对高阻抗问题的软件更新之后，是否仍能按设计预期正常工作。同时，该研究还关注 HeartStart Intrepid 监护/除颤器所输出的 12 导联心电图波形的诊断质量。从分类上看，该数据集归属于循环系统疾病下的其他类别，主题标签为突发性心脏骤停，数据来源于 clinicaltrials.gov 这一临床试验注册平台。

【数据集背景】

该数据集所对应的研究背景与心脏除颤监护设备中心电图算法的可靠性直接相关。HeartStart Intrepid 监护/除颤器在实际使用中曾出现高阻抗相关的情况，为此设备完成了相应的软件更新以解决此类问题。在软件更新之后，需要验证 Philips DXL 心电图算法是否仍能按预期意图工作，这正是本研究所要回答的核心问题。此外，12 导联心电图波形作为临床诊断的重要依据，其诊断质量同样需要在该设备上得到确认。研究因此同时承担算法验证与波形质量评估两方面的目标，属于临床工程领域中对医疗设备软件变更后进行性能确认的典型工作。

【数据内容】

该数据集的主题标签为突发性心脏骤停，所属分类为循环系统疾病 / 其他。研究关注的对象包括 Philips DXL 心电图算法以及 HeartStart Intrepid 监护/除颤器输出的 12 导联心电图描记。数据内容围绕算法在软件更新后的预期工作表现以及 12 导联心电图描记的诊断质量展开。除上述研究目的与关注对象外，源站未提供关于具体数据字段、样本量、记录条数或变量结构的进一步说明。

【采集与来源】

该数据集来源于 clinicaltrials.gov。源站描述表明，该研究是一项以突发性心脏骤停为条件的研究，目的是在完成针对高阻抗问题的软件更新后，验证 Philips DXL 心电图算法在 HeartStart Intrepid 监护/除颤器中按预期工作，并确定该设备 12 导联心电图描记的诊断质量。关于采集地点、采集时间、受试者招募方式及具体采集流程，源站未提供。

【适用场景】

该数据集适用于与心脏骤停救治相关的临床工程与设备性能评估场景，尤其是涉及除颤监护设备软件更新后的算法验证工作。其关注点可用于支持对 Philips DXL 心电图算法在 HeartStart Intrepid 监护/除颤器上工作状态的确认，以及对 12 导联心电图描记诊断质量的评估。由于主题标签为突发性心脏骤停，该数据集在场景上与该类急危重症的心电监测与诊断需求相关联。除此之外的具体应用方式，源站未提供。

【使用方法】

源站未提供该数据集的具体使用方法，包括数据访问方式、分析流程或配套工具等均未说明。

【质量与限制】

该数据集的研究目的之一即是评估 12 导联心电图描记的诊断质量，但源站未提供关于数据质量指标、误差范围或验证结果的具体信息。关于数据集规模、完整性、偏倚控制等方面的限制，源站未提供。

【引用与许可】

源站未提供该数据集的引用格式与许可条款信息。

原始链接

https://clinicaltrials.gov/study/NCT05636332

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源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05636332

标准获取流程：

访问源站链接，注册/登录账号；
进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
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：心脏骤停。本研究的目的是验证Philips DXL心电图算法在HeartStart Intrepid监护/除颤器中按预期工作，此前已完成软件更新以解决高阻抗情况。本研究还将确定HeartStart Intrepid监护/除颤器12导联心电图描记的诊断质量。

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