Clarus v0.7 四元耦合呼吸衰竭氧需求缓冲滞后数据集
数据以四元耦合系统表示呼吸衰竭，四个结构变量为 oxygen_demand、buffer、lag、coupling，并在 v0.6 干预层基础上引入不确定性几何，用于区分确信恶化、确信稳定与不确定状态三种运行状态
基本信息
资源简介
Clarus v0.7 四元耦合呼吸衰竭氧需求缓冲滞后数据集
ClarusC64/clinical-quad-oxygen-demand-buffer-lag-coupling-respiratory-collapse-v0.7
该数据集来自 huggingface.co，英文名为 ClarusC64/clinical-quad-oxygen-demand-buffer-lag-coupling-respiratory-collapse-v0.7，属于呼吸系统疾病分类下的其他类。数据以四元耦合系统表示呼吸衰竭，四个结构变量为 oxygen_demand、buffer、lag、coupling，并在 v0.6 干预层基础上引入不确定性几何，用于区分确信恶化、确信稳定与不确定状态三种运行状态。文件共 4 个，含 cli.py、scorer.py 及 data 目录下的 train.csv、tester.csv，规模小于 1K，格式为 csv，支持 text-cl。
【数据集背景】
源站首次发布：2026-03-12。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：本仓库的功能 本仓库包含一个 Clarus v0.7 数据集，使用四元耦合系统表示对呼吸衰竭进行建模。该数据集通过引入不确定性几何扩展了 v0.6 干预层。早期版本所解决的问题是：系统能否被稳定？v0.7 增加了第二个关键问题：我们对该结论有多大信心？这使 Clarus 能够区分三种运行状态：• 确信恶化 • 确信稳定 • 不确定状态 这种区分在呼吸场景中很重要，因为虚假的信心可能延迟升级并掩盖恶化的气体交换。 核心四元 系统状态由四个结构变量表示。• oxygen_demand • buffer • lag • coupling 这些变量捕捉呼吸衰竭的结构状态，而非孤立的测量值。 临床变量映射 | Quad
【数据结构与技术规格】
文件数 4 个，合计 11.24 KB。
【主题与分类】
主题标签：clinical-trials、quad-coupling、respiratory、collapse、uncertainty-aware。本站分类：呼吸系统疾病。
【获取与许可】
源站页面：https://huggingface.co/datasets/ClarusC64/clinical-quad-oxygen-demand-buffer-lag-coupling-respiratory-collapse-v0.7
使用许可：mit。
下载信息
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使用方式
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-quad-oxygen-demand-buffer-lag-coupling-respiratory-collapse-v0.7")
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-quad-oxygen-demand-buffer-lag-coupling-respiratory-collapse-v0.7
数据集大小约 14.1 KB。
仓库文件结构
.gitattributesREADME.mdcli.pyscorer.py
数据说明
本仓库内容 本仓库包含一个 Clarus v0.7 数据集，使用四耦合系统表示对呼吸衰竭进行建模。该数据集通过引入不确定性几何扩展了 v0.6 干预层。早期版本所解决的问题是：系统能否被稳定？v0.7 增加了第二个关键问题：我们对该结论有多大信心？这使 Clarus 能够区分三种运行状态：• 确信恶化• 确信…… 请在数据集页面查看完整描述：https://huggingface.co/datasets/ClarusC64/clinical-quad-oxygen-demand-buffer-lag-coupling-respiratory-collapse-v0.7。
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。千方医数集依托三甲直采网络，提供合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
