临床潜在交叉耦合灌注代谢崩溃数据集 v0.2

数据集获取与加载（Hugging Face datasets）

# 前置依赖: pip install datasets
from datasets import load_dataset

ds = load_dataset("ClarusC64/clinical-latent-cross-coupling-perfusion-metabolic-collapse-v0.2")
print(ds)  # 查看 splits 与字段结构
# 国内网络可先设镜像: import os; os.environ["HF_ENDPOINT"]="https://hf-mirror.com"

git lfs install && git clone https://hf-mirror.com/datasets/ClarusC64/clinical-latent-cross-coupling-perfusion-metabolic-collapse-v0.2

数据集大小约 5.7 KB。

仓库文件结构

• .gitattributes
• README.md
• baseline_heuristic.py
• scorer.py

数据说明

临床潜在交叉耦合灌注代谢崩溃 v0.2 这是什么 一个小型数据集，用于检验一个问题：当灌注-代谢系统正走向隐藏崩溃，而不仅仅是承受可见压力时，你能否检测到？本仓库关注灌注稳定性与代谢缓冲之间的潜在交叉耦合。它建模了一个系统，其中：灌注稳定性可能减弱，代谢缓冲能力可能侵蚀，潜在耦合压力可能上升……完整描述见数据集页面：https://huggingface.co/datasets/ClarusC64/clinical-latent-cross-coupling-perfusion-metabolic-collapse-v0.2。

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。

完整数据卡：huggingface.co/datasets/ClarusC64/clinical-latent-cross-coupling-perfusion-metabolic-collapse-v0.2