physionet2012, mimic3_mortality, mimic3_phenotyping, physionet2019
包含physionet2012等四个医疗时间序列数据集，用于死亡率预测和败血症早期预测。
基本信息
模态
时间序列
大小
0.000384 GB
创建/更新时间
2024-03-16
资源简介
该数据集集合包含多个医疗时间序列数据集，如physionet2012、mimic3_mortality、mimic3_phenotyping和physionet2019，主要用于死亡率预测和在线败血症早期预测等任务，数据模态为时间序列。
下载信息
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免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
git clone https://github.com/ExpectationMax/medical_ts_datasets.git
curl -L -o repo.zip https://github.com/ExpectationMax/medical_ts_datasets/archive/refs/heads/main.zip
unzip repo.zip
数据说明
该数据集集合包含多个医疗时间序列数据集，如physionet2012、mimic3_mortality、mimic3_phenotyping和physionet2019，主要用于死亡率预测和在线败血症早期预测等任务，数据模态为时间序列。
数据加载示例（表格/文本类）
import pandas as pd, glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.csv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tsv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.xlsx"), recursive=True))
print("数据文件:", files)
df = pd.read_csv(files[0])
print(df.shape); print(df.columns.tolist()); print(df.head(3))
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