猪LPS至ARDS进展中EIT定义的区域通气恶化及血液伴随特征源数据

该数据集为一项猪LPS诱导ARDS进展研究的分析就绪源数据,整合了电阻抗断层成像(EIT)、生理监测、炎症细胞因子及探索性代谢伴随特征

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datacite
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文本预测Medicine and Health SciencesLife SciencesARDSEITLPScytokineselectrical impedance tomographymetabolomicsporcine modelsource data
Source data for EIT-defined regional ventilation deterioration and blood-based companion signatures during porcine LPS-to-ARDS progression

基本信息

模态
文本
任务类型
预测
许可
Creative Commons Attribution 4.0 International
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

猪LPS至ARDS进展中EIT定义的区域通气恶化及血液伴随特征源数据

Source data for EIT-defined regional ventilation deterioration and blood-based companion signatures during porcine LPS-to-ARDS progression

该数据集为一项猪LPS诱导ARDS进展研究的分析就绪源数据,整合了电阻抗断层成像(EIT)、生理监测、炎症细胞因子及探索性代谢伴随特征。主要多模态数据集包含六只动物,次级靶向LC-MS/MS数据集包含五只完整病例动物。数据涵盖图表源数据、统计报告文件与分析脚本,可用于研究区域通气恶化与血液标志物在ARDS进展中的关联,支持多模态数据整合分析及代谢伴随特征的探索(来源 DOI 解析,Creative Commons Attribution 4.0 International 许可)。

【数据集背景】

源站首次发布:2026。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):该存储库包含分析就绪的源数据、图表源数据、统计报告文件和分析脚本,支持一项整合电阻抗断层成像、生理监测、炎症细胞因子和探索性代谢伴随特征的猪LPS至ARDS研究。主要多模态数据集包含六只动物,次级靶向LC-MS/MS数据集包含五只完整病例动物。

【主题与分类】

主题标签:Medicine and Health Sciences、Life Sciences、ARDS、EIT、LPS、cytokines、electrical impedance tomography、metabolomics、porcine model、source data。本站分类:内分泌、营养和代谢疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://osf.io/jqntx/

使用许可:Creative Commons Attribution 4.0 International。

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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。

数据说明

该存储库包含可供分析使用的源数据、图表源数据、统计报告文件和分析脚本,支持一项猪LPS至ARDS研究,该研究整合了电阻抗断层成像、生理监测、炎症细胞因子以及探索性代谢伴随特征。主要多模态数据集包含六只动物,而次要靶向LC-MS/MS数据集包含五只完整病例动物。

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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