非接触式测温系统的小型化与扩展：面部温度与年龄、脉搏和性别的关系
该数据集包含对109人面部表面进行的温度测量。每位患者（通过数据集中的Patient ID标识）在温度为22-24摄氏度的房间内适应
基本信息
资源简介
非接触式测温系统的小型化与扩展：面部温度与年龄、脉搏和性别的关系
该数据集聚焦于非接触式体温测量系统的微型化与扩展研究，记录了109名受试者面部表面的温度分布情况，并同步采集了年龄、性别、脉搏等生理参数。每位受试者先在22至24摄氏度的房间内适应环境，随后完成问卷调查，提供年龄、性别、使用高温计测量的体温以及使用脉搏血氧仪测量的脉搏。之后，受试者站在非接触式测温系统前，该系统使用热像仪并持续以黑体进行校准，拍摄距离保持在1.5至3米之间。在此基础上，对每位受试者进行了数百次面部温度测量。该数据集可用于探索面部温度与年龄、脉搏及性别之间的关联，并为非接触式测温技术的优化提供数据支持。
【数据集背景】
非接触式体温测量在公共卫生监测、临床筛查及日常健康管理中具有广泛应用前景。传统接触式测温可能存在交叉感染风险或舒适度不足的问题，而基于热像仪的非接触式方案能够在保持一定距离的情况下快速获取体表温度。该数据集来源于一项关于非接触式测温系统微型化与扩展的研究，旨在通过系统性地采集面部温度数据，并结合受试者的年龄、性别和脉搏等基本信息，分析面部温度分布与这些因素之间的潜在关系。数据集分类归属于呼吸系统疾病下的其他类别，可能与该类测温技术在呼吸系统疾病筛查中的潜在应用相关。来源站为search.dataone.org。
【数据内容】
数据集包含109名受试者的面部表面温度测量记录。每位受试者由Patient ID唯一标识。调查问卷部分记录了年龄（以年为单位）、性别、使用高温计测量的体温（摄氏度）以及使用脉搏血氧仪测量的脉搏（每分钟心跳次数）。非接触式测温部分则记录了受试者与热像仪之间的距离（米），以及在该距离下对每人进行的数百次面部温度测量结果。源站描述中提及“Median te”后内容截断，因此关于温度测量具体统计方式（如中位数温度等）的完整描述，源站未提供。此外，面部温度的具体空间分布细节、测量区域划分方式等，源站未提供。
【采集与来源】
数据采集过程遵循标准化流程。每位受试者首先在温度控制在22至24摄氏度的房间内进行环境适应，以减少外界温度波动对测量结果的影响。适应完成后，受试者填写调查问卷，提供年龄、性别、高温计体温和脉搏血氧仪脉搏数据。随后，受试者站立于非接触式温度测量系统前，该系统使用热像仪，并持续以黑体进行校准，以确保测温准确性。拍摄距离控制在1.5至3米之间，该距离信息被记录为“Distance between camera and patient [m]”。在每位受试者身上，系统进行了数百次温度测量，以获取面部表面的温度数据。数据来源站为search.dataone.org。
【适用场景】
该数据集适用于以下潜在场景：研究面部温度与年龄、性别及脉搏之间的相关性；评估非接触式测温系统在不同个体特征下的测量稳定性与准确性；开发或验证基于热像仪的面部温度分析算法；探索非接触式测温在呼吸系统疾病筛查或健康监测中的适用性；以及作为教学或方法学研究的示例数据，用于演示多参数生理数据与热成像数据的联合分析。由于数据集包含距离信息，还可用于分析测量距离对测温结果的影响。但需注意，具体应用需结合数据实际质量和研究设计。
【使用方法】
使用该数据集时，可按Patient ID关联每位受试者的问卷信息与面部温度测量记录。问卷部分提供年龄、性别、高温计体温和脉搏等变量，可用于分组分析或作为协变量。面部温度数据为多次测量结果，可计算统计量（如中位数、均值等）以代表个体面部温度水平，但源站描述中关于“Median te”的完整内容未提供，因此具体统计方法需参考源站原始说明。距离变量可用于考察测量距离对温度读数的影响。分析时建议先进行数据清洗，检查缺失值或异常值，并考虑环境适应时间、房间温度控制等采集条件对结果的影响。由于每位受试者有数百次测量，需注意重复测量数据的统计处理方式。
【质量与限制】
数据集包含109名受试者，样本量相对有限，可能影响结论的泛化能力。受试者年龄、性别分布等人口学特征的具体构成，源站未提供。面部温度测量虽在标准化环境下进行，并持续以黑体校准，但个体生理状态（如脉搏）可能影响面部温度，且测量距离在1.5至3米之间变化，可能引入一定变异。源站描述中关于温度测量统计方式的完整信息缺失，可能影响对数据具体含义的理解。此外，数据集分类为呼吸系统疾病/其他，但源站未明确说明该数据集是否直接针对呼吸系统疾病患者或健康人群。其他潜在限制如设备型号、校准频率、测量时间等，源站未提供。
【引用与许可】
该数据集的来源站为search.dataone.org。关于数据集的引用格式、许可协议、使用条款及版权信息，源站未提供。建议用户在使用前访问来源站获取完整的引用与许可说明。
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
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
该数据集包含对109人面部表面温度的测量数据。每位患者（通过数据集中的Patient ID标识）在温度为22-24摄氏度的房间内适应环境。随后，受试者完成了一份调查问卷，提供了以下信息：• 年龄（列Survey - age [years]），• 性别（列Survey - Gender），• 使用高温计测量的体温（列Survey - temperature [°C]），• 使用脉搏血氧仪测量的脉搏（列Survey - measured pulse [BPM]）。之后，受试者站在非接触式体温测量系统（使用热像仪）前，该系统在1.5-3米距离处持续校准至黑体（列Distance between camera and patient [m]）。
然后，对每个人进行了数百次温度测量，具体方法如下：• 面部中位温度 [°C] • 面部中位温度，最高温像素的1% [°C] • 面部中位温度，最高温像素的5% [°C] • 面部中位温度，最高温像素的10% [°C] • 眼睛中心（3x3像素）的中位温度 [°C] • 眼角（3x3像素）测得的中位温度 [°C] 此外，系统自动估算了：• 受检者的年龄（列：估算年龄[岁]），• 受检者的脉搏（列：估算脉搏[BPM]），• 以及性别（估算性别）。根据[1]，面部表面测得的温度受被测者年龄的影响。作为项目的一部分，开发了一种二元回归树，该树在计算面部表面温度时考虑了（估算的）年龄（列：由二元树回归算法计算的温度[°C]）。[1] Cheung, Ming & Chan, Lung & Lauder, I & Kumana, Cyrus. (2012). 红外热成像检测体温：发热检测的准确性。
Hong Kon
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
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