都市消防队紧急响应项目：前七年回顾数据
包含墨尔本消防队七年间处理心脏骤停等紧急事件的出警、护理和心电图记录，用于分析响应时间改善。
基本信息
资源简介
都市消防队紧急响应项目：前七年回顾数据
【一句话概览】
本数据集是 Research Data Australia 公开的影像数据集，主题涵盖 Epidemiology、MEDICAL AND HEALTH SCIENCES、PUBLIC HEALTH AND HEALTH SERVICES、Emergency medical services、Emergency medical technicians，可用于医学图像分割、检测与分类模型的训练与评测。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Metropolitan Fire Brigade emergency responder program - a review of the first seven years: data》。源站首次发布：2012-11-28。
【数据内容】
源站原始描述：The Melbourne Metropolitan Fire and Emergency Services Board (MFB) was the first fire service in Australia to implement a service-wide emergency medical response (EMR) program in 2001. The EMR or "first responder" program provides training for fire fighters in treating cardiac arrest during a medical emergency. The closest fire fighters are dispatched at the same time as the closest ambulance. The objective of this study was to collect data on the first seven years of responses by fire-fighters…
【主题与分类】
主题标签：Epidemiology、MEDICAL AND HEALTH SCIENCES、PUBLIC HEALTH AND HEALTH SERVICES、Emergency medical services、Emergency medical technicians、First responder、Fire department、Cardiac arrest、CPR、Cardio pulmonary resuscitation。
【适用方向】
影像类数据可用于医学图像分析模型（检测、分割、分类）的训练与评测，也可用于标注质量与成像参数相关性的研究。
【获取与许可】
源站页面：https://researchdata.edu.au/metropolitan-brigade-emergency-seven-years/9330
规范引用：The Metropolitan Fire Brigade emergency responder program - a review of the first seven years
下载信息
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数据集获取
源站：https://researchdata.edu.au/metropolitan-brigade-emergency-seven-years/9330
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- 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（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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