术后呼吸异常
该数据集来自 clinicaltrials.gov，聚焦术后呼吸异常，涵盖呼吸衰竭、呼吸骤停、呼吸窘迫综合征及多种急性呼吸衰竭亚型（低氧性、高碳酸血症性、术后、操作后）
基本信息
资源简介
术后呼吸异常
该数据集来自 clinicaltrials.gov，聚焦术后呼吸异常，涵盖呼吸衰竭、呼吸骤停、呼吸窘迫综合征及多种急性呼吸衰竭亚型（低氧性、高碳酸血症性、术后、操作后）。源站描述指出，现有研究尚不明确可避免的风险因素能否作为可操作工具来减少呼吸并发症引发的患者病情恶化，呼吸测量是疾病的早期指标但临床记录不足。该数据可用于探索呼吸异常的早期识别与患者恶化预测（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：疾病：呼吸衰竭、呼吸骤停、呼吸窘迫综合征、急性呼吸衰竭、低氧性急性呼吸衰竭、高碳酸血症性急性呼吸衰竭、术后急性呼吸衰竭、操作后急性呼吸衰竭。 目前可用的研究尚不清楚可避免的风险因素能否作为可操作的工具，以减少由呼吸并发症触发的患者病情恶化。缺乏这一关键知识会导致后续病例中的错误，而医疗记录中的错误会导致从错误中学习受限，并可能对患者造成可预防的伤害。 呼吸测量是疾病的早期指标，然而许多临床医生低估了其重要性，医院报告的呼吸频率记录水平很差。由于呼吸异常是患者恶化的早期标志，希望
【主题与分类】
主题标签：Respiratory Failure、Respiratory Arrest、Respiratory Distress Syndrome、Acute Respiratory Failure、Acute Respiratory Failure With Hypoxia、Acute Respiratory Failure Post Surgical、Acute Respiratory Failure Postprocedural、Acute Respiratory Failure Post Traumatic、Acute Respiratory Decompensation、Shock。本站分类：呼吸系统疾病。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04079829
下载信息
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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。
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提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
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使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04079829
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
条件：呼吸衰竭、呼吸骤停、呼吸窘迫综合征、急性呼吸衰竭、伴低氧血症的急性呼吸衰竭、伴高碳酸血症的急性呼吸衰竭、术后急性呼吸衰竭、操作后急性呼吸衰竭。* 目前可用的研究尚不清楚可避免的风险因素作为可操作工具，以减少由呼吸系统并发症引发的患者病情恶化。缺乏这一关键知识会导致后续病例中的错误，而医疗记录中的错误会导致从错误中学习的机会有限，并可能对患者造成可预防的伤害。* 呼吸测量是疾病的早期指标，然而许多临床医生低估了其重要性，医院报告的呼吸频率记录水平较差。由于呼吸异常是患者病情恶化的早期标志，希望改进和持续的数据收集与监测将对危重疾病反应的性质和及时性产生影响。
数据一致性在文档质量中起着重要作用，尤其对于数据挖掘和知识提取分析而言，因此必须解决电子健康记录（EHR）系统中“呼吸异常”标注数据的可靠性问题。* 假设通过使用先进算法对历史病历进行探索性分析，可以揭示关于呼吸异常本质的新颖且改进的知识。然而，数据的质量、可计算性、可靠性、准确性和完整性均存疑。* 还假设，在真实临床环境中实施有效且预防性的干预措施，可以减轻呼吸异常带来的日益加重的疾病负担，减少大量可治疗事件的发生，并具有成本效益。
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。
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