感染性心内膜炎超短程HRV数据集

该数据集收录 75 例感染性心内膜炎患者,涵盖临床、实验室及心率变异性(HRV)参数,并包含疾病特异性患者结局。数据以单个 CSV 文件提供,可用于探索超短程 HRV 指标与感染性心内膜炎患者风险分层及急诊就诊等结局之间的关联,支持构建预测模型或开展回顾性分析(来源 figshare,CC0 许可)

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2022-12-06 更新
浏览 6
表格预测heart rate variability indicesendocarditis (infectious)risk stratification strategyemergency department visits
Ultra short HRV in endocarditis

基本信息

模态
表格
大小
0.000007915 GB
任务类型
预测
许可
CC0
创建/更新时间
2022-12-06
版本
v1

资源简介

感染性心内膜炎超短程HRV数据集

Ultra short HRV in endocarditis

该数据集收录 75 例感染性心内膜炎患者,涵盖临床、实验室及心率变异性(HRV)参数,并包含疾病特异性患者结局。数据以单个 CSV 文件提供,可用于探索超短程 HRV 指标与感染性心内膜炎患者风险分层及急诊就诊等结局之间的关联,支持构建预测模型或开展回顾性分析(来源 figshare,CC0 许可)。

【数据集背景】

源站首次发布:2022-12-06。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):包含 75 例感染性心内膜炎患者的队列,涵盖临床、实验室和 HRV 参数,以及疾病特异性患者结局。

【数据结构与技术规格】

文件数 1 个,合计 7.92 KB。数据集 DOI:10.6084/m9.figshare.21679742.v1。

【主题与分类】

源站学科分类:Emergency medicine、Cardiology (incl. cardiovascular diseases)。主题标签:heart rate variability indices、endocarditis (infectious)、risk stratification strategy、emergency department visits。本站分类:心血管系统疾病/其他。

【适用方向】

源站学科分类标注为 Emergency medicine、Cardiology (incl. cardiovascular diseases)。

【获取与许可】

源站页面:https://figshare.com/articles/dataset/Ultra_short_HRV_in_endocarditis/21679742

使用许可:CC0(https://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/)。

规范引用:Perek, Shay (2022). Ultra short HRV in endocarditis. figshare. Dataset

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源站:https://doi.org/10.6084/m9.figshare.21679742.v1

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    • 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。

数据集大小约 7.9 KB。

数据说明

Cohort of 75 infective endocarditis patients, including clinical, laboratory and HRV parameters, as well as dissease-specific patient outcomes.

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

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