生理性血流为湍流复现数据：颈动脉分析
该数据集用于复现 Saqr 等人在 Scientific Reports 2020 发表的颈动脉血流分析，数据取自 HaeMod 血管血流动力学数据库（患者编号 1634）
基本信息
资源简介
生理性血流为湍流复现数据：颈动脉分析
Replication Data for: Physiologic blood flow is turbulent
该数据集用于复现 Saqr 等人在 Scientific Reports 2020 发表的颈动脉血流分析，数据取自 HaeMod 血管血流动力学数据库（患者编号 1634）。包含颈动脉流量波形文件 flow_carotid_1634.csv，以及基于 Womersley 流模型计算的时间依赖速度剖面矩阵 velocity_carotid_1634.mat，矩阵格式为 [radius, time]，速度单位为 m/s。可用于研究颈动脉血流的湍流特性、流体动力学稳定性与混沌理论分析，支撑心血管系统疾病尤其是颈动脉疾病相关的血流动力学建模与验证（来源 DataONE）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：用于复现 Saqr 等人发表于 Scientific Reports 2020 的论文“Inherent turbulence in physiologic blood flow: evidence from chaos theory, fluid dynamics and in vivo measurements”中颈动脉分析的数据。数据提取自 HaeMod 血管血流动力学数据库（患者编号 1634）。文件名：flow_carotid_1634.csv 描述：该电子表格报告了 HaeMod 数据库中提供的颈动脉流量波形。文件名：velocity_carotid_1634.mat 描述：该 Matlab 矩阵报告了使用 Womersley 流模型根据上述流量数据计算得到的时间依赖速度剖面。矩阵数据格式为 [radius, time]，速度单位为 m/s。计算所用参数为：T = 0.83 s；动脉半径 = 0.003765 m；血液密度 = 1060 kg/m3；血液粘度 = 0.0035 Pa.s；dr = 1e(-6) m 且 dt = T/1000 s。
【主题与分类】
主题标签：Medicine、Fluid Dynamics、Hydrodynamic Stability、Chaos Theory、Physics、Medicine, Health and Life Sciences、Hemodynamics。本站分类：心血管系统疾病/颈动脉疾病。
【获取与许可】
源站页面：https://search.dataone.org/view/sha256%3Ac46e59ddbfb411cd337df779068e132ab115d2c1c2c3e15d7564f24ae076150e
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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。
- OpenDataLab:
数据说明
用于复现Saqr等人发表于《Scientific Reports》(2020)的论文《生理血流中的固有湍流：来自混沌理论、流体动力学和体内测量的证据》中颈动脉分析的数据。数据提取自血管血流动力学HaeMod数据库（患者编号1634）。文件名：flow_carotid_1634.csv 说明：该电子表格报告了HaeMod数据库中提供的颈动脉流量波形。文件名：velocity_carotid_1634.mat 说明：该Matlab矩阵报告了使用Womersley血流模型根据上述流量数据计算得到的时间相关速度剖面。矩阵数据格式为[半径，时间]，速度单位为m/s。计算所用参数为：T = 0.83 s；动脉半径 = 0.003765 m；血液密度 = 1060 kg/m3；血液黏度 = 0.0035 Pa.s；dr = 1e(-6) m，dt = T/1000 s。
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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