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MIMICIV-Queries: 查询MIMIC-IV数据集

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简介：
MIMICIV-Queries 是一个专注于查询和分析MIMIC-IV（医疗信息与介入中的关键临床数据库）数据集的工具或平台，旨在为医学研究提供便利。 拟态查询将MIMIC-IV数据放在公共数据库中以重构为败血症标签，并转换成模型训练所需的模式，格式类似于2019年Physionet Challenge在早期预测败血症中的探索性统计查询。截至2021年4月2日，在MIMIC-IV BigQuery数据库上（这是MIMIC-IV项目页面上的最新版本），有76384个唯一的重症监护病房停留时间，可以通过以下SQL语句进行查询：SELECT count(distinct (hadm_id + subject_id + stay_id)) FROM physionet-data.mimic_icu.icustays。相比之下，MIMIC-III仅包含52264个独特的icustay记录，可通过如下方式查询：SELECT count(distinct (hadm_id + subject_id + icustay_id)) FROM ...

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  • MIMICIV-Queries: 查询MIMIC-IV数据集
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    MIMICIV-Queries 是一个专注于查询和分析MIMIC-IV（医疗信息与介入中的关键临床数据库）数据集的工具或平台，旨在为医学研究提供便利。 拟态查询将MIMIC-IV数据放在公共数据库中以重构为败血症标签，并转换成模型训练所需的模式，格式类似于2019年Physionet Challenge在早期预测败血症中的探索性统计查询。截至2021年4月2日，在MIMIC-IV BigQuery数据库上（这是MIMIC-IV项目页面上的最新版本），有76384个唯一的重症监护病房停留时间，可以通过以下SQL语句进行查询：SELECT count(distinct (hadm_id + subject_id + stay_id)) FROM physionet-data.mimic_icu.icustays。相比之下，MIMIC-III仅包含52264个独特的icustay记录，可通过如下方式查询：SELECT count(distinct (hadm_id + subject_id + icustay_id)) FROM ...
     
  • 关于MIMIC-IV数据库的代码与讨论:MIMIC-IV
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    本段落探讨并分享了基于MIMIC-IV数据库的相关代码和研究讨论，旨在促进医疗数据分析与理解。 关于MIMIC-IV数据库的模拟IV代码及其相关讨论主要集中在如何利用该数据库进行医疗数据分析和研究。这些代码示例旨在帮助研究人员更好地理解和应用MIMIC-IV中的数据，以支持临床决策、疾病预测以及患者结果分析等方面的研究工作。 在具体实施过程中，开发者通常会从以下几个方面入手： 1. 数据预处理：包括清洗、转换及整合等步骤。 2. 特征工程：根据研究目的选择或创建有意义的变量。 3. 模型构建与评估：使用机器学习算法建立预测模型，并通过交叉验证等方式进行效果检验。 此外，社区内还经常分享一些最佳实践和常见问题解答等内容，以促进大家之间的交流和技术进步。
     
  • MIMIC-IV
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    MIMIC-IV是一个大规模的医疗保健数据库，包含了详细的患者监护和临床记录数据，用于研究和分析。 为了收集用于改善患者护理的医疗数据并设置安装git代码存储库，请按照以下步骤操作： 1. 安装Git。 2. 确保您已安装Python版本3.6或更高。 3. 使用Git签出所需的代码存储库。 完成上述步骤后，继续执行如下命令来创建自包含的conda环境： ```shell conda env create --file conda_env.yml ``` 这将确保`src`目录下的所有python模块都对其他脚本可见。有两种方法可以实现这一点： - 通过在`src`文件夹中运行以下命令，使用符号链接直接安装软件包到conda环境的site-packages文件夹： ```shell python setup.py develop ``` - 或者，您可以在控制台、笔记本电脑或测试脚本等环境中手动设置Python路径。例如，在PyCharm中，您可以右键单击`src`文件夹并选择相应的选项来配置路径。 以上步骤完成后，请确保所有必要的模块和环境变量都已正确设置，并且可以开始使用代码进行开发了。
     
  • MIMIC-Tools: MIMIC 数据资源
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    MIMIC-Tools 是一个针对 MIMIC 数据资源开发的工具集合，旨在简化数据访问和分析流程，支持医学研究与临床决策。 MIMIC数据资源 该存储库将资源重组以用于语料库处理。 1. 要求： 您已克隆存储库。 ```shell cd ~ git clone git@github.com:jtourillemimic-w2v-tools.git ``` 您已经成功下载了mimic-iii并填充了一个postgres数据库。有关详细说明，请参见官方网站。 2. 使用方法 以下步骤假定您正在空目录中工作。 ```shell mkdir ~ mimicdump cd ~ mimicdump ``` 2.1 从数据库中提取文本段落档： 运行以下命令以从数据库中提取文档。将参数调整为您的设置。 ```shell python ~mimic-w2v-tools/main.py EXTRACT --url postgresql://mimic@localhost:5432/mimic --output-dir ~/mimicdump/01_extraction ```
     
  • BCI-IV-2a数据集
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    简介：BCI-IV-2a数据集是专注于脑机接口研究的重要资源之一，包含大量针对运动想象任务采集的EEG信号，为相关领域的科研人员提供了宝贵的数据支持。 脑电运动想像数据集包含了用于研究的脑电信号数据，这些信号是在参与者进行特定运动想象任务时采集的。这类数据对于理解大脑如何处理与计划动作相关的信息非常有用，并且在开发基于脑机接口的应用中具有重要价值。
     
  • WebQuestionsSP数据集查询系统
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    WebQuestionsSP数据集查询系统是一款专为处理自然语言问题设计的工具，旨在通过结构化知识库进行复杂查询和信息检索。该系统能够高效解析并回答各类基于网页内容的问题，涵盖广泛的知识领域。它是研究与开发智能问答应用的重要资源。 WebQuestionsSP 数据集是在我们 2016 年 ACL 论文《知识库问答中语义解析标注的价值》[Yih, Richardson, Meek, Chang & Suh, 2016] 中发布的，该论文评估了收集语义解析与答案对于 WebQuestions [Berant et al., 2013] 原始问题集的重要性。
     
  • MIMIC数据库的申请、导入、结构关系与查询_宋伟伦.pdf
    优质
    本PDF文档由宋伟伦编写，详细介绍了如何申请和使用MIMIC数据库，并探讨了其内部数据结构及查询方法。适合医疗数据分析人员参考学习。 宋伟伦, 田国祥, 柳青青. MIMIC数据库申请、导入、结构关系及查询[J]. 中国循证心血管医学杂志, 2018, 10卷(10):1157-1161.
     
  • MIMIC-IV文档说明与使用记录.docx
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    这份文档提供了关于MIMIC-IV数据库的详细说明和操作指南，包括数据结构、查询方法及使用实例，旨在帮助用户有效利用该资源进行医疗数据分析。 MIMIC-IV介绍文档包含对各模块、表格及表格内字段的详细介绍，并记录了使用过程中遇到的一些值得注意的问题。部分内容可以参考相关文章获取更多信息。
     
  • ImageNet数据集分类及编号查询表
    优质
    简介：《ImageNet数据集分类及编号查询表》提供了一个详细的指南，列出并编码了ImageNet数据库中的各类图像信息，方便用户快速定位和检索所需图片及其标签。 ImageNet数据集类别与编号查询表可以帮助快速查找所需的图片压缩包编号。