改进院前体外心肺复苏（pECPR）的工程技术
关于改进院前体外心肺复苏（pECPR）的工程技术研究数据集，包含新型快速扩张技术和ECPR工具包。
基本信息
资源简介
改进院前体外心肺复苏（pECPR）的工程技术
【一句话概览】
本数据集是 figshare 公开的文本数据集，主题涵盖 Dilation、Cannulation、Extracorporeal Membrane Oxygenation、out-of-hospital cardiac arrest、seldinger technique，可用于医学自然语言处理（实体识别、信息抽取等），In Copyright 许可开放获取。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Engineering techniques to improve Prehospital Extracorporeal Cardiopulmonary Resuscitation (pECPR)》。源站首次发布：2023-12-07。
【数据内容】
源站原始描述：Out-of-hospital cardiac arrest is common, but survival rates remain below 10%. Extracorporeal Cardiopulmonary Resuscitation (ECPR) is an advanced life-saving technology that can improve blood flow and sustain patients until further treatment. However, initiating prehospital ECPR is time, skill, and resource-intensive. This thesis develops and tests a novel rapid dilation technique and ECPR kit to address clinical limitations, potentially leading to wider adoption of ECPR and improved patient out…
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：院外心脏骤停很常见，但生存率仍低于10%。体外心肺复苏（ECPR）是一种先进的救命技术，可改善血流并维持患者生命直至进一步治疗。然而，在院前启动ECPR耗时、需要高超技能且资源密集。本论文开发并测试了一种新型快速扩张技术和ECPR套件，以解决临床局限性，可能促进ECPR更广泛采用并改善患者结局。
【数据结构与技术规格】
数据集 DOI：10.26180/24760437.v1。
【主题与分类】
源站学科分类：Biomechanical engineering、Biomedical engineering not elsewhere classified、Cardiology (incl. cardiovascular diseases)。主题标签：Dilation、Cannulation、Extracorporeal Membrane Oxygenation、out-of-hospital cardiac arrest、seldinger technique、protocol、draping、low-flow time。
【适用方向】
文本类数据可用于医学自然语言处理，如命名实体识别、信息抽取与文本分类。
【获取与许可】
源站页面：https://bridges.monash.edu/articles/thesis/Engineering_techniques_to_improve_Prehospital_Extracorporeal_Cardiopulmonary_Resuscitation_pECPR_/24760437
使用许可：In Copyright（http://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/）。
规范引用：WANIGASEKARA, THARUSHI DEVINDI (2023). Engineering techniques to improve Prehospital Extracorporeal Cardiopulmonary Resuscitation (pECPR). Monash University. Thesis
【使用注意】
· 源站最后修改于 2026-02-11，引用时请注意版本时效。
下载信息
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无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
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提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
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使用方式
数据集获取
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。
- OpenDataLab:
数据加载示例（表格/文本类）
import pandas as pd, glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.csv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tsv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.xlsx"), recursive=True))
print("数据文件:", files)
df = pd.read_csv(files[0])
print(df.shape); print(df.columns.tolist()); print(df.head(3))
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