慢性心力衰竭门诊患者臂袖闭塞、步行和站立测试中的可穿戴组织血氧测定

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦慢性心力衰竭门诊患者,涵盖臂袖闭塞、步行和站立等标准化测试中的可穿戴组织血氧测定数据

NIRSense Inc.NIRSense Inc.
clinicaltrials
浏览 9
时间序列分类Heart FailureChronic Heart Failure
Wearable Tissue Oximetry During Arm Cuff Occlusion, Walking, and Standing Tests in Outpatients With Chronic Heart Failure

基本信息

模态
时间序列
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

慢性心力衰竭门诊患者臂袖闭塞、步行和站立测试中的可穿戴组织血氧测定

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦慢性心力衰竭门诊患者,涵盖臂袖闭塞、步行和站立等标准化测试中的可穿戴组织血氧测定数据。源站描述指出,组织血氧仪利用近红外光谱(NIRS)无创估计组织氧合,但低负担可穿戴NIRS贴片在心血管疾病中的应用尚未评估。本试点研究探讨标准化测试中可穿戴传感器测得的组织氧合是否与NYHA功能分级相关。数据可用于探索可穿戴NIRS设备在心力衰竭严重程度评估中的潜在价值(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:心力衰竭、慢性心力衰竭。背景:组织血氧仪使用近红外光谱(NIRS)无创估计组织氧合。NIRS组织血氧测定用于手术和重症监护,但低负担可穿戴NIRS贴片是近期出现的,其在心血管疾病中的使用尚未评估。门诊患者的心力衰竭严重程度主要按NYHA功能分级(一种临床判断)分级。本试点研究检验了标准化测试期间由可穿戴传感器测量的组织氧合是否与NYHA分级相关。设备:NIRSense Argus Oximetry System(也称为Envello Core)是一种研究性、非显著风险、无创可穿戴光学监测器。它由带有红光和近红外光源及探测器的可重复使用光学传感器、一次性医用级粘合剂以及接收信号的显示单元(平板电脑)组成。

【主题与分类】

主题标签:Heart Failure、Chronic Heart Failure。本站分类:循环系统疾病/心力衰竭。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07874386

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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。

数据说明

条件:心力衰竭,慢性心力衰竭。背景:组织血氧仪利用近红外光谱(NIRS)无创估测组织氧合。NIRS组织血氧测定已用于外科手术和重症监护,但低负荷可穿戴NIRS贴片是近期才出现的,其在心血管疾病中的应用尚未得到评估。门诊心力衰竭患者的严重程度主要根据NYHA功能分级(一种临床判断)进行分级。本初步研究考察了在标准化测试期间通过可穿戴传感器测得的组织氧合是否与NYHA分级相关。设备:NIRSense Argus血氧测定系统(也称为Envello Core)是一种研究性、非显著风险、无创可穿戴光学监测器。它由可重复使用的光学传感器(带有红光和近红外光源及检测器)、一次性医用级粘合剂以及接收并存储数据的显示单元(平板电脑)组成。它通过NIRS测量相对组织氧合,并通过光电容积脉搏波描记法测量脉搏血氧饱和度和脉率。该设备尚未获得美国FDA的许可或批准。

本研究依据针对非显著风险器械的简化研究性器械豁免要求开展。设计:在门诊心脏病学诊所进行的单中心、前瞻性、观察性研究。通过传单、工作人员接触及预约时电话联系,从该诊所患者人群中招募纽约心脏协会(NYHA)心功能I、II或III级的成年心力衰竭患者,并按NYHA分级分组。每位参与者完成一次访视。共应用三个传感器:分别置于优势前臂腕伸肌上方、胸骨上垂直放置,以及优势大腿上垂直放置。随后参与者在临床监督下完成三项测试。(1)血管闭塞试验,进行两次:在测量血压后,将上臂袖带充气至高于收缩压50 mmHg,直至前臂组织氧饱和度降至40%或最长持续3分钟,然后释放;第二次测试在组织

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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