需氧COVID-19患者的NO吸入治疗数据集
该数据集来自clinicaltrials.gov，聚焦需氧COVID-19患者的一氧化氮吸入治疗研究。源站描述涵盖COVID-19从轻度上呼吸道感染到重症肺炎、呼吸窘迫、休克和死亡的疾病谱，指出发热、咳嗽、呼吸困难/呼吸急促及肌痛、乏力为最常见症状，多数患者轻症持续中位8-10天，最高25%可发展为
基本信息
资源简介
需氧COVID-19患者的NO吸入治疗数据集
该数据集来自clinicaltrials.gov，聚焦需氧COVID-19患者的一氧化氮吸入治疗研究。源站描述涵盖COVID-19从轻度上呼吸道感染到重症肺炎、呼吸窘迫、休克和死亡的疾病谱，指出发热、咳嗽、呼吸困难/呼吸急促及肌痛、乏力为最常见症状，多数患者轻症持续中位8-10天，最高25%可发展为需机械通气的严重低氧血症和ARDS，ICU入住（多为老年合并症患者）使病死率从3.4%升至61%，并给医疗系统带来显著压力。数据可用于分析低氧血症、病毒性肺炎与冠状病毒感染患者的临床特征及治疗相关预测建模（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：疾病：低氧血症、病毒性肺炎、冠状病毒感染。2019冠状病毒病（COVID-19）主要表现为一种呼吸道感染，范围从轻度上呼吸道受累到导致呼吸窘迫、休克和死亡的重症肺炎。发热、咳嗽和呼吸困难/呼吸急促，连同肌痛和乏力，已被确定为最常见的首发症状。大多数患者处于轻度上呼吸道疾病状态的时间相对较长（中位8-10天），此后高达25%的比例可能发展为严重低氧血症和ARDS，需要机械通气。病情恶化至入住ICU（最可能见于有合并症的老年患者）使病死率的发生率从3.4%升至61%。此外，入住ICU在医疗保健方面造成显著压力
【主题与分类】
主题标签：Hypoxemia、Pneumonia, Viral、Coronavirus Infection。本站分类：循环系统疾病/其他。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04476992
下载信息
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数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04476992
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
条件：低氧血症、肺炎、病毒性、冠状病毒感染。2019冠状病毒病（COVID-19）主要是一种呼吸道感染，其表现范围从上呼吸道轻度受累至严重肺炎，后者可导致呼吸窘迫、休克和死亡。发热、咳嗽和呼吸困难/呼吸急促，以及肌痛和乏力，已被确定为最常见的首发症状。大多数患者会在相对较长的时间内（中位时间为8-10天）处于轻度上呼吸道疾病状态，此后高达25%的患者可能发展为严重低氧血症和ARDS，需要机械通气。病情恶化需入住ICU（最可能发生于有合并症的老年患者）会使死亡率升高，范围从3.4%至61%。此外，入住ICU会给医疗资源带来重大压力。因此，一种能够避免疾病从轻度向重度阶段进展的治疗方法，将在挽救生命和节省医院资源方面带来实质性获益。
然而，当时只有瑞德西韦和地塞米松在稳健的临床试验中显示出一定益处。一氧化氮气体目前获批用于治疗新生儿肺动脉高压，也用作急性呼吸窘迫综合征（ARDS）患者的抢救治疗。NO气体在COVID-19患者中的临床作用可能尤为重要，因为已有体外证据表明NO具有专门针对SARS冠状病毒的抗病毒活性。在SARS大流行期间，一项针对插管SARS患者的小型抢救试验显示，NO能有效改善氧合、加快胸部X线异常的消退并改善临床结局。此外，体外研究表明，NO供体化合物S-亚硝基-N-乙酰青霉胺能够提高感染SARS-CoV的体外哺乳动物细胞的存活率。SARS-CoV与SARS-CoV-2在
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
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