红外热成像检测危重发热患者的准确性
该数据集来源于 clinicaltrials.gov，主题为体温监测，旨在评估红外热成像（IRT）检测危重发热患者的准确性
基本信息
资源简介
红外热成像检测危重发热患者的准确性
该数据集来源于 clinicaltrials.gov，主题为体温监测，旨在评估红外热成像（IRT）检测危重发热患者的准确性。数据涉及按 ICU 方案镇静的患者，以校准的食管温度计作为参考，使用 FLIR C2 紧凑型热像仪在距患者头部 0.5 米处进行 10 秒扫描，记录内眦最高读数。测量前至少 30 分钟不对头部或腋窝冷敷，且热像仪使用前校准以消除环境室温影响，研究者对食管探头读数设盲。数据可用于红外测温与食管温度的一致性分析及发热检测准确性研究（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：条件：体温监测。入组患者将根据 ICU 方案接受镇静。由主治重症监护医师将校准的食管温度计经鼻孔或口腔插入食管下三分之一约 10-20 cm。IRT 将使用 FLIR C2 紧凑型热像仪进行。热像仪的焦距将在距患者头部 0.5 米处调整。扫描将在 10 秒内进行。研究者将记录从内眦获得的最高读数。在测量 IRT 前至少 30 分钟内，不对患者头部或腋窝施加冷敷。FLIR C2 热像仪将在使用前校准，以消除环境室温的影响。获取 IRT 温度的研究者将对食管探头读数设盲。
【主题与分类】
主题标签：Temperature Monitoring。本站分类：口腔疾病。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04571554
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04571554
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- 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：体温监测。入组患者将按照ICU方案接受镇静。由主治重症监护医师经鼻孔或口腔将校准过的食管温度计插入食管下三分之一，深度约10-20 cm。使用FLIR C2便携式热像仪进行红外热成像（IRT）。热像仪的焦距将调整至距患者头部0.5米处。扫描将持续10秒。研究人员将记录从内眦获得的最高读数。在测量IRT前至少30分钟内，不得对患者头部或腋窝施加冷敷。FLIR C2热像仪将在使用前进行校准，以消除环境室温的影响。获取IRT温度的研究人员将对食管探头读数设盲。
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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