Lab Clasp设备验证研究:即时脓毒症风险监测仪
该数据集来自clinicaltrials.gov,围绕一项Lab Clasp设备验证研究,该设备为类似脉搏血氧仪的指夹式临床级装置,用于监测乳酸值

基本信息
资源简介
Lab Clasp设备验证研究:即时脓毒症风险监测仪
该数据集来自clinicaltrials.gov,围绕一项Lab Clasp设备验证研究,该设备为类似脉搏血氧仪的指夹式临床级装置,用于监测乳酸值。研究通过比较其读取组织间液乳酸值与静脉乳酸水平这一已知临床标准的表现,来证明设备的可用性。血清乳酸测量在临床上用于评估终末器官功能障碍和生理应激,乳酸变化可提示脓毒症感染恶化、特定外源性物质药物毒性或运动生理学中的运动耐受性。数据集主题标签涵盖Sepsis、Sepsis Bacterial、Lactate Blood Increase和Infectious Disease,可用于脓毒症相关乳酸监测设备的性能验证与临床决策支持研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:Sepsis、Sepsis Bacterial、Lactate Blood Increase、Infectious Disease。本研究的总体目的是证明一种临床级设备的可用性,该设备为类似脉搏血氧仪的指夹形式,用于监测乳酸值,方法是将读取组织间液乳酸值的性能与静脉乳酸水平这一已知临床标准进行比较。血清乳酸测量在临床上被用作终末器官功能障碍和生理应激的衡量指标。乳酸的变化可能提示脓毒症背景下的感染恶化、某些外源性物质的药物毒性或运动生理学中的运动耐受性。血清乳酸截断值已针对多种疾病状态制定,并触发多种旨在管理疾病进程的医疗决策。乳酸测量应用中的一个常见主题
【主题与分类】
主题标签:Sepsis、Sepsis Bacterial、Lactate Blood Increase、Infectious Disease。本站分类:内分泌、营养和代谢疾病/糖尿病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04796285
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04796285
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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
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- OpenDataLab:
数据说明
条件:脓毒症、细菌性脓毒症、血乳酸升高、感染性疾病。本研究的总体目的是证明一种临床级设备的可用性,该设备采用类似脉搏血氧仪的手指夹形式,用于监测乳酸值,方法是将该设备读取组织间液乳酸值的性能与已知的临床标准——静脉乳酸水平——进行比较。血清乳酸测量在临床上被用作终末器官功能障碍和生理应激的衡量指标。乳酸的变化可能提示脓毒症背景下感染的恶化、某些外源性物质的药物毒性,或运动生理学中的运动耐受性。针对多种疾病状态已制定了血清乳酸截断值,并触发多种旨在管理疾病进程的医疗决策。将乳酸测量应用于理解生理变化的一个共同主题是需要获取静脉血来测定乳酸。尽管已开发出可提高处理速度的即时检验方法,但获取指尖血或大多数情况下获取静脉血的需求仍然存在。
获取用于测定血清乳酸的静脉血需要具备静脉穿刺技能的人员、实验室测定乳酸浓度的处理能力,或具备即时检测技术。测量乳酸的另一种替代方法是采集细胞和组织周围的组织间液。获取组织间液可能侵入性更小,无需反复静脉穿刺,也无需留置静脉导管,而留置导管可能因感染而变得复杂。用于葡萄糖分析的组织间液已被验证,并临床应用于糖尿病患者的连续葡萄糖监测仪中。在本研究中,研究者将使用一种新型设备Lab Clasp,以非侵入性方法获取组织间液。Lab Clasp的制造外形类似于手指脉搏血氧仪,并配有额外的内置m
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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