基于机器学习预测程序镇静期间长时间呼吸暂停
包含参与者特征、镇静剂量和呼吸状态的数据集，用于预测程序镇静中的长时间呼吸暂停。
基本信息
资源简介
基于机器学习预测程序镇静期间长时间呼吸暂停
【一句话概览】
该数据集主题为使用机器学习预测护士实施程序镇静期间的长时间呼吸暂停，数据包含来自二氧化碳图监测的参与者特征、镇静给药和呼吸状态。共2个文件，合计956.2 KB。源站标签有程序镇静与镇痛、医学、临床护理：二级（急性护理）、健康信息学；分类为其他未另分类的生物医学与临床科学、急性护理、健康信息学与信息系统；许可为CC BY 4.0（来源 figshare，CC BY 4.0 许可）。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Predicting prolonged apnea during nurse-administered procedural sedation using machine learning》。源站首次发布：2021-03-26。
【数据内容】
源站原始描述：Participant characteristics, sedation dosing and respiratory states derived from capnography monitoring
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：受试者特征、镇静给药剂量以及通过二氧化碳图监测得出的呼吸状态
【数据结构与技术规格】
文件数 2 个，合计 956.23 KB。capno.rds：application/gzip，947.71 KB。myCapnoData.rds：application/gzip，8.52 KB。数据集 DOI：10.6084/m9.figshare.14320874.v3。
【主题与分类】
源站学科分类：Other biomedical and clinical sciences not elsewhere classified、Acute care、Health informatics and information systems。主题标签：Procedural sedation and analgesia、Medicine、Health Informatics。
【适用方向】
结构化表格数据可直接用于统计建模、特征工程与队列分析。
【获取与许可】
源站页面：https://figshare.com/articles/dataset/Data_used_in_the_analyses/14320874
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Conway, Aaron (2021). Predicting prolonged apnea during nurse-administered procedural sedation using machine learning. figshare. Dataset
下载信息
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使用方式
数据集获取（Figshare）
- 源站标题：Predicting prolonged apnea during nurse-administered procedural sedation using machine learning
- DOI：10.6084/m9.figshare.14320874.v3
- 发布日期：2021-03-26
- 文件数：2 个
- 文件总体积：956.23 KB
- 源站页面：https://figshare.com/articles/dataset/Data_used_in_the_analyses/14320874
命令行下载
curl -L -o "capno.rds" "https://ndownloader.figshare.com/files/27273737"
curl -L -o "myCapnoData.rds" "https://ndownloader.figshare.com/files/27274202"
文件清单
capno.rds（947.71 KB）myCapnoData.rds（8.52 KB）
文件总体积 956.23 KB（源站 API 实测）。
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。
数据说明
Participant characteristics, sedation dosing and respiratory states derived from capnography monitoring
许可
CC BY 4.0
引用
学术使用请引用 DOI 10.6084/m9.figshare.14320874.v3（source: https://figshare.com/articles/dataset/Data_used_in_the_analyses/14320874）。
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