临床器官衰竭级联检测数据集

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-organ-failure-cascade-v1")
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-organ-failure-cascade-v1

数据集大小约 4.7 KB。

仓库文件结构

• .gitattributes
• README.md
• scorer.py

数据说明

临床器官衰竭级联检测概述 该数据集测试模型能否检测出临床系统中的不稳定性何时即将扩散为器官衰竭级联。在脓毒症等严重感染中，恶化通常始于某一子系统，随后蔓延至整个生理网络。一旦不稳定性开始在器官之间传播，系统可能进入级联衰竭状态，此时崩溃会迅速加速。该基准评估模型是否……完整描述见数据集页面：https://huggingface.co/datasets/ClarusC64/clinical-organ-failure-cascade-v1。

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-organ-failure-cascade-v1