数据集概述
本数据集为基于模型生成的合成数据集，用于研究血液透析（HD）期间平均动脉压（MAP）的变化。通过心血管系统及全身水盐动力学的集总参数生理模型，模拟5000名虚拟患者在标准4小时HD过程中的MAP变化，包含90项随机调整的生理参数相关数据。
文件详解
- README.txt
- 文件格式：TXT
- 字段映射介绍：数据集描述文档，包含HD-SIM-MAP数据集的生成背景、模型原理及文件说明等核心信息。
- VirtualPatients.csv
- 文件格式：CSV
- 字段映射介绍：包含5000名虚拟患者的90项生理参数随机调整值，用于表征不同患者的生理基础状态。
- Parameters.xlsx
- 文件格式：XLSX
- 字段映射介绍：记录90项生理参数的基线值、标准差设置及参数变异规则，是理解虚拟患者参数生成逻辑的参考文件。
- MAP_inf.csv
- 文件格式：CSV
- 字段映射介绍：包含虚拟患者在HD过程中的MAP连续变化数据，记录不同时间点的MAP数值。
- MAP_disc.csv
- 文件格式：CSV
- 字段映射介绍：HD过程中MAP的离散化监测数据，反映血压变化的关键节点数值。
适用场景
- 血液透析血压变化机制研究: 分析虚拟患者HD期间MAP的动态变化规律，探究生理参数对血压的影响机制。
- 透析过程血压调控策略优化: 基于模拟数据测试不同超滤参数或干预措施对MAP的调控效果，优化透析方案。
- 心血管生理模型验证: 利用合成数据验证集总参数生理模型在HD场景下的准确性与可靠性。
- 医疗AI算法训练: 作为标注化的合成数据，用于训练预测HD期间血压波动的机器学习模型。
