NR失血SVM数据集
基于PPG信号时间序列和SVM分类的失血检测数据集，包含创伤患者和健康志愿者的记录。
基本信息
资源简介
NR失血SVM数据集
【一句话概览】
本数据集是 figshare 公开的时序数据集，收录 1 个文件、合计 721.02 MB，主题涵盖 Automatic classification、Blood loss、Hypovolemia、Photoplethysmography、Support vector machines，可用于疾病进展预测与生理信号时序建模，CC BY 4.0 许可开放获取。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《NR_bloodlosssvm.zip》。项目资助方：This work was supported by the US Army Medical Research and Materiel Command (USAMRMC) under Grant No. W81XWH-12-1-0541.。源站首次发布：2018-03-21。
【数据内容】
源站原始描述：PPG recordings were acquired from two independent groups of participants: trauma patients with suspected hemorrhage admitted to the hospital, and healthy volunteers subjected to blood withdrawal of 0.9 L. Two minute PPG sequences at various time instances were extracted from each recording, and analyzed using the variable frequency complex demodulation algorithm. As a result, every recording was represented with a novel set of 4 features: goodness of fit, slope of the trend line, the percentage…
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：PPG记录采集自两个独立的参与者组：疑似出血并收入院的创伤患者，以及接受0.9 L抽血的健康志愿者。从每份记录中提取不同时间点的2分钟PPG序列，并使用可变频率复解调算法进行分析。因此，每份记录都用一组新颖的4个特征来表示：拟合优度、趋势线斜率、心率频率范围内第一时间点与最后时间点估计振幅值之间的百分比变化和绝对变化。此外，每份记录由2或3名对上述分析结果不知情的医生分配至其中一个类别（失血/未失血）。失血的自动分类通过支持向量机进行。
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 721.02 MB。数据集 DOI：10.6084/m9.figshare.5594644.v1。
【主题与分类】
源站学科分类：Biomedical engineering not elsewhere classified、Signal processing。主题标签：Automatic classification、Blood loss、Hypovolemia、Photoplethysmography、Support vector machines、Trauma、Trend analysis、Variable frequency complex demodulation、Signal Processing。
【适用方向】
时序数据适用于疾病进展预测、生理信号监测与事件发生的时序建模。
【获取与许可】
源站页面：https://figshare.com/articles/dataset/NR_bloodlosssvm_zip/5594644
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Reljin, Natasa; Zimmer, Gary; Malyuta, Yelena; Shelley, Kirk; Mendelson, Yitzhak; Blehar, David J.; et al. (2018). NR_bloodlosssvm.zip. figshare. Dataset
下载信息
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使用方式
数据集获取（Figshare）
- 源站标题：NR_bloodlosssvm.zip
- DOI：10.6084/m9.figshare.5594644.v1
- 发布日期：2018-03-21
- 文件数：1 个
- 文件总体积：721.02 MB
- 源站页面：https://figshare.com/articles/dataset/NR_bloodlosssvm_zip/5594644
命令行下载
curl -L -o "NR_bloodlosssvm.zip" "https://ndownloader.figshare.com/files/10812920"
文件清单
NR_bloodlosssvm.zip（721.02 MB）
文件总体积 721.02 MB（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
PPG recordings were acquired from two independent groups of participants: trauma patients with suspected hemorrhage admitted to the hospital, and healthy volunteers subjected to blood withdrawal of 0.9 L. Two minute PPG sequences at various time instances were extracted from each recording, and analyzed using the variable frequency complex demodulation algorithm. As a result, every recording was represented with a novel set of 4 features: goodness of fit, slope of the trend line, the percentage change and the absolute change between estimated amplitude values in the heart rate frequency range at the first and last time points. In addition, every recording was assigned to one of the classes (blood loss/no blood loss) by 2 or 3 physicians who were blinded to the results of the aforementioned analysis. The automatic classification of blood loss was performed by support vector machines.
许可
CC BY 4.0
引用
学术使用请引用 DOI 10.6084/m9.figshare.5594644.v1（source: https://figshare.com/articles/dataset/NR_bloodlosssvm_zip/5594644）。
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