RespDB 呼吸信号数据库
该数据库基于 SQLite，包含来自 419 名患者的 2,510 条呼吸信号（总采集时长超过 90 小时），这些患者于 2013 年 2 月至 2022 年 5 月在 Universitätsklinikum Hamburg-Eppendorf 放疗与放射肿瘤科接受胸部病灶治疗
基本信息
资源简介
RespDB 呼吸信号数据库
RespDB（A Respiratory Signal Database）是一个基于 SQLite 构建的呼吸信号数据库，收录了 419 名患者的 2,510 条呼吸信号，总采集时长超过 90 小时。这些患者于 2013 年 2 月至 2022 年 5 月期间在 Universitätsklinikum Hamburg-Eppendorf 的放疗与放射肿瘤科接受胸部病灶治疗。该数据集以开放获取方式发布，经当地伦理委员会批准，回顾性收集并匿名化处理，免除了书面知情同意的要求。数据集由 Wimmert、Madesta、Gauer 与 Werner 共同发布，隶属 Universität Hamburg，采用 Creative Commons Attribution 4.0 International 许可，主题涵盖单变量时间序列、放射治疗与自由呼吸。
【数据集背景】
呼吸信号在放射治疗中具有重要价值，尤其是在胸部病灶的治疗过程中，呼吸运动会影响靶区的位置与剂量分布。对呼吸信号进行系统性的记录、整理与开放共享，有助于放疗社区开展与呼吸运动相关的研究，也为时间序列分析领域提供真实世界的数据基础。RespDB 正是在这一背景下构建的，其目标是为放射治疗社区以及从事预测、分类等时间序列分析任务的研究者提供一份综合性的数据集。该数据集所覆盖的患者均在 Universitätsklinikum Hamburg-Eppendorf 的放疗与放射肿瘤科接受过胸部病灶治疗，治疗时间跨度为 2013 年 2 月至 2022 年 5 月，时间跨度较长，具有一定的代表性。
【数据内容】
该数据库以 SQLite 格式组织，共包含 2,510 条呼吸信号，来自 419 名患者，所有信号的总采集时长超过 90 小时。信号属于单变量时间序列类型，记录的是患者在自由呼吸状态下的呼吸运动信息。数据库的具体表结构、字段定义与记录组织方式需参考随数据集提供的 README 文档。除上述信号数量、患者数量、总采集时长以及信号类型外，源站未提供更细粒度的数据内容说明。
【采集与来源】
数据来源于 Universitätsklinikum Hamburg-Eppendorf 放疗与放射肿瘤科，采集对象为 2013 年 2 月至 2022 年 5 月期间在该机构接受胸部病灶治疗的患者。数据为回顾性收集，并经过匿名化处理。该开放获取行为已获得当地伦理委员会的批准，批准编号为 2023-300334-WF，并免除了书面知情同意的要求。数据集的发布机构为 Universität Hamburg，作者包括 Wimmert, Lukas、Madesta, Frederic、Gauer, Tobias 与 Werner, Rene，发布时间为 2024 年。
【适用场景】
根据源站描述，该数据集对放射治疗社区具有较高价值，同时也适用于从事时间序列分析任务的研究者，尤其是预测与分类类任务。由于信号记录的是自由呼吸状态下的呼吸运动，其潜在用途与呼吸运动建模、呼吸信号预测以及相关分类研究密切相关。主题标签中的单变量时间序列、放射治疗与自由呼吸也反映了该数据集的主要应用方向。除上述方向外，源站未提供其他具体适用场景的说明。
【使用方法】
使用该数据集时，应参考对应的 GitHub 仓库以获取数据读取与预处理功能。同时，建议查阅随数据集提供的 README 文档，以理解数据库的结构。源站推荐使用 DB Browser for SQLite 作为查看与管理该 SQLite 数据库的工具。关于 GitHub 仓库的具体地址与 README 的详细内容，源站未提供进一步信息。
【质量与限制】
该数据集为回顾性收集并经过匿名化处理，其开放获取已获伦理批准。数据覆盖 419 名患者、2,510 条信号，总采集时长超过 90 小时，来源机构单一，均为 Universitätsklinikum Hamburg-Eppendorf 放疗与放射肿瘤科收治的胸部病灶患者。除上述信息外，源站未提供关于数据质量评估、缺失情况、信号采样参数或已知局限性的进一步说明。
【引用与许可】
该数据集采用 Creative Commons Attribution 4.0 International 许可，使用时需按照该许可的要求进行署名。数据集的作者为 Wimmert, Lukas、Madesta, Frederic、Gauer, Tobias 与 Werner, Rene，发布机构为 Universität Hamburg，发布时间为 2024 年。关于具体的引用格式与署名细节，源站未提供进一步说明。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录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
源站：https://doi.org/10.25592/uhhfdm.17691
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 部分平台提供 SDK，例如：
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
该SQLite数据库包含来自419名患者的2，510条呼吸信号（总采集时间超过90小时），这些患者于2013年2月至2022年5月在汉堡-埃彭多夫大学医学中心放射治疗与放射肿瘤学诊所接受胸部病灶治疗。我们相信这一综合数据集对放射治疗领域以及从事时间序列分析任务（如预测和分类）的研究人员具有很高价值。这些回顾性收集并匿名化的呼吸信号的开放获取已获得当地伦理委员会批准，并豁免了书面知情同意的要求[2023-300334-WF]。使用说明请参阅相应的GitHub仓库以获取数据读取和预处理功能。此外，请查看提供的README以了解数据库结构。我们推荐使用DB Browser for SQLite作为浏览数据库的便捷工具。数据所有呼吸信号均在放射治疗过程中记录。
信号采集使用Varian RPM系统在以下过程中进行：- 4D CT成像（采样率：25 Hz）- 4D CBCT成像（66 Hz）- 剂量投照（66 Hz）Varian RPM系统通过红外摄像机监测放置在患者胸壁上的外部标记块。从获得的标记块信号中，仅考虑代表胸壁垂直位移（前后方向）的一维信号分量，从而得到单变量时间序列。所有患者在采集过程中均自由呼吸，未接受视觉引导或指导。更多背景信息请参阅所提供的采集图像和示例图像。引用如果您使用此数据库，请同时引用相关出版物：@article{wimmert2024benchmarking, doi={10.1002/mp.17038} title={Benchmarking machine learning-based real-time respiratory signal predictors in 4D SBRT}, author={Wimmert, Lukas and Nielsen, Maximilian and Madesta, Frederic and Gauer, Tobias and H
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。
需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连，提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
