超声测量膈肌移动度预测急诊无创机械通气失败的前瞻性诊断准确性研究数据集

数据集获取

源站：https://doi.org/10.17632/y3n52m79zd.1

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。

数据集大小约 23.1 KB。

数据说明

本数据集包含2024年1月至10月期间在一家三级医院急诊科接受无创通气（NIV）治疗的77例急性呼吸衰竭成年患者（年龄≥18岁）的匿名临床、实验室和超声数据。该数据集旨在评估超声测量的右侧膈肌移动度对预测NIV失败的预后性能，同时还包括对其预测价值进行评估的临床和实验室变量。变量包括人口统计学数据、合并症（如COPD、心力衰竭）、生命体征、动脉血气参数、实验室标志物（如乳酸、碱剩余）以及在NIV开始前通过M型超声获得的膈肌移动度测量值。记录了NIV成功或失败以及需要插管等结局。该数据集支持包括ROC曲线评估、逻辑回归建模和亚组比较在内的分析复现，旨在帮助研究人员探索膈肌功能及其在急诊呼吸治疗中的预后意义。

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。