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。

ExpectationMaxExpectationMax
GitHub
2024-03-16 更新
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时间序列败血症死亡率

基本信息

模态
时间序列
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。

原始链接

https://github.com/ExpectationMax/medical_ts_datasets

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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))

完整仓库:github.com/ExpectationMax/medical_ts_datasets

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