200米商业饱和潜水4周期间及之后的血红蛋白复制数据
该数据集包含11名男性商业饱和潜水员的毛细血管血红蛋白数据,在200米深度商业heliox饱和潜水前、中、后每日以g/dL为单位使用HemoCue 201+便携设备测量,深度呼吸40-80 kPa O2,水面21 kPa

基本信息
资源简介
200米商业饱和潜水4周期间及之后的血红蛋白复制数据
Replication Data for: Hemoglobin During and Following a 4-Week Commercial Saturation Dive to 200 m
该数据集包含11名男性商业饱和潜水员的毛细血管血红蛋白数据,在200米深度商业heliox饱和潜水前、中、后每日以g/dL为单位使用HemoCue 201+便携设备测量,深度呼吸40-80 kPa O2,水面21 kPa。研究监测贫血发展及饱和后血红蛋白恢复时间,潜水员报告了28天饱和期间及饱和后12天水面期间的数据(n=9–7)。可用于分析高压高氧暴露对血红蛋白动态的影响、贫血风险及恢复过程(来源 DataONE)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):该数据集包含11名男性商业饱和潜水员的毛细血管血红蛋白数据,在商业heliox饱和潜水至200米深度前、中、后,每日以g/dL为单位使用HemoCue 201+便携设备测量,深度呼吸40-80 kPa O2,水面21 kPa。摘要:商业饱和潜水员必须适应其工作环境中的高压高氧,随后在饱和期结束后重新适应呼吸正常空气。在这项研究中,我们测量了4周heliox饱和潜水期间及之后的血红蛋白(Hb),以监测贫血发展及饱和后Hb恢复时间。男性商业饱和潜水员在约200米工作深度的28天heliox饱和前及期间(n = 11),以及饱和后水面12天(n = 9–7),每日报告其毛细血管血Hb,使用
【主题与分类】
主题标签:erythropoietin、decompression、acclimatization、erythropoiesis、Medicine, Health and Life Sciences、heliox、hyperoxic saturation、relative hypoxia、mild anemia。本站分类:血液及造血器官疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3Aa2762ee9d353fde53b9bb170c834b26e8b7e9d5f9fe8d3a80dee59f08daf69b1
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- OpenDataLab:
数据说明
该数据集包含11名男性商业饱和潜水员的毛细血管血红蛋白数据,以g/dL为单位每日测量,使用HemoCue 201+便携式设备,在商业氦氧饱和潜水至200米深度之前、期间和之后进行测量,潜水期间呼吸40-80 kPa O2,水面为21 kPa。摘要:商业饱和潜水员必须适应其工作环境中的高压高氧,并在饱和期结束后重新适应呼吸正常空气。在本研究中,我们测量了4周氦氧饱和潜水期间及之后的血红蛋白(Hb),以监测贫血的发展以及饱和后Hb恢复的时间。男性商业饱和潜水员在约200米工作深度的28天氦氧饱和潜水之前和期间(n = 11),以及饱和后水面12天(n = 9–7),使用HemoCue 201+ Hb设备每日报告其毛细血管血Hb。Hb在底部阶段保持在正常范围内,但在减压期间下降;在潜水员返回水面后的第二天达到轻度贫血水平(≤13.6 g/dl)。
在饱和后第五天,Hb显著低于饱和前基线水平(14.7 ± 1.1 g/dl)(12.8 ± 1.8 g/dl,p = 0.028),随后在6–7天后恢复正常。在饱和后12天观察期结束时,Hb与饱和前基线无统计学差异。所观察到的Hb变化虽然显著,但幅度不大。尽管不能排除其他因素的影响,但轻度贫血的存在可能部分解释了商业饱和潜水员在饱和后经历的短暂疲劳。
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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