关于MIMIC-IV数据库的代码与讨论:MIMIC-IV-ITADN社区

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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。

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 ...

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。

MIMIC-Code: MIMIC代码仓库

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MIMIC-Code是专为医疗数据分析设计的开源代码库，旨在支持使用MIMIC数据库的研究与开发工作。 MIMIC代码存储库是一个研究社区共享的平台，旨在成为分析代码的中央枢纽，用于分享、完善及重复使用相关代码。该存储库由许多结构化查询语言（SQL）脚本组成，这些脚本在多个系统中构建MIMIC-III数据库，并从原始数据中提取有用的概念。此外还提供了详细的Jupyter笔记本段落档，记录了在MIMIC-III上进行的分析。此存储库的组织如下： 1. 包含各种速度测试。 2. 提供用于在关系数据库管理系统（RDMS）中构建MIMIC-III的脚本，尤其是我们选择的RDMS系统中的相关脚本。 3. MIMIC-III数据中有用视图/摘要部分，例如人口统计学、器官衰竭评分、疾病严重程度评估等。子文件夹详细列出了生成的概念。这些资源为研究者提供了极大的便利和参考价值，使他们能够更好地理解和利用MIMIC数据库中的信息。

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 ```

医学数据库MIMIC-III版本1.4

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MIMIC-III v1.4是一个大型、开源的重症监护病患临床数据集，广泛应用于医学研究和数据分析领域，旨在促进医疗健康领域的创新与进步。多参数智能监测数据库（MIMIC-III）是一个免费开放的公共资源，专门用于重症监护室的研究。该资源包含三个数据表格：PATIENTS、CHARTEVENTS 和 LABEVENTS。这些表格的相关信息可以在 MIMIC 网站上找到。此数据库适合机器学习相关研究人员使用。

LabVIEW读取MIMIC数据库中的脉搏波

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本项目利用LabVIEW软件平台开发了一个界面，专门用于从MIMIC临床数据库中高效提取和展示患者的脉搏波数据，便于医学研究人员进行深入分析。 MIMIC II波形数据库包含来自成人和新生儿重症监护室（ICU）的数以千计的床边病人监测器收集的信息。这些记录包括生理信号的波形形式以及生命体征的时间序列数据，如心电图（ECG）、连续动脉血压（ABP）、指尖光电容积脉搏（PPG）和呼吸信号等多达八个同时序的信号。此外，还包含数字信息，例如心率、呼吸速率、血氧饱和度（SpO2）、收缩压、平均值、舒张压以及其他可用的数据。记录的时间长度不一，从几个星期到几天甚至几小时都有涵盖。该数据库压缩包中包括labview程序和MIMIC数据库简介，并且包含部分脉搏波的.dat文件。

【MIMIC-IV/pytorch 实战】利用 word2vec 和 transformer 进行英文影像报告的文本分类

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本教程深入讲解如何使用MIMIC-IV数据集和PyTorch框架，结合word2vec与transformer模型，实现对英文医学影像报告的有效文本分类。使用MIMIC-IV中的影像报告数据，在pytorch框架下搭建transformer神经网络，并利用gensim的word2vec包训练词向量以配合pytorch进行英文影像报告分类工作。更多详细资源介绍请参考相关文献或资料。

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