心肺复苏生理指标监测数据集CardiopulmonaryResuscitationPhysiologicalIndicatorsDataset-kimtkimt

数据来源：互联网公开数据

标签：心肺复苏, 生理监测, 时间序列分析, 临床医学, 医疗数据, 机器学习, 血压, 血氧饱和度

数据概述：该数据集包含来自临床环境的心肺复苏（CPR）过程中患者的生理指标数据，旨在支持对CPR过程的深入分析与研究。主要特征如下：时间跨度：数据记录时间范围为单个CPR事件的全过程，数据以秒为单位记录。地理范围：数据来源于临床环境，未明确具体地理位置。数据维度：数据集包含多项生理指标，如时间（time）、血氧饱和度（sat）、脉搏血氧图（ppg）、动脉压（ap）、桡动脉压（rap）、脑血流（cabf）、灌注压（copp）、心电图（EcgVal）、二氧化碳分压（etco2）等。此外，还包括CPR状态（rosc）的标记。数据格式：数据以CSV格式提供，文件名为data_open.csv，方便数据导入和分析。另包含一个Excel文件baseline.xlsx，可能包含基线信息或额外数据。来源信息：数据来源于临床实践，已进行匿名化处理。该数据集适合用于心肺复苏过程中的生理指标分析、预测模型构建以及CPR效果评估研究。

数据用途概述：该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：研究与分析：适用于医学研究和生物医学工程领域，如CPR过程中生理指标变化规律的研究、CPR效果的预测模型构建、不同CPR策略的比较分析等。行业应用：可以为医疗设备制造商提供数据支持，用于开发和改进CPR监测设备和算法，提高CPR的质量和效率。决策支持：支持医疗专业人员在CPR过程中进行更精准的决策，例如优化复苏策略、预测患者预后等。教育和培训：作为医学和护理学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解CPR过程中的生理变化和数据分析方法。此数据集特别适合用于探索CPR过程中生理指标的动态变化规律，评估CPR的有效性，并开发用于改善CPR效果的预测模型和决策支持系统。