基于说话瓣膜的卒中气管切开患者拔管方案

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07904169

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 部分平台提供 SDK，例如：
   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
   • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
   • 天池: 登录后页面提供直链下载
     以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

条件：卒中患者，气管造口术。部分严重卒中患者因长期机械通气或气道保护需要而需行气管造口术。长期使用气管造口套管可能导致一系列并发症——包括感染、气管狭窄、吞咽困难或沟通障碍——这些并发症可对患者的康复和生活质量产生不利影响。因此，当患者呼吸功能改善并获得气道保护能力时，及时、安全地拔除气管造口套管是康复过程中的关键步骤。研究者所在中心的研究已表明，由研究者康复团队实施的、基于说话瓣膜的标准化气管造口套管拔除方案，与长期气管造口患者的成功拔管相关。据此，研究者拟评估该基于说话瓣膜的标准化气管造口套管拔除方案在气管造口卒中患者中的应用，旨在评价其在该患者人群中的可行性和安全性。

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。