区域通气计算机断层扫描评估（CURVE）

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT02879773

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   • 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

疾病：肺肿瘤、肺气肿、间质性肺疾病、慢性阻塞性肺疾病。吸气和呼气期间的CT扫描（CTPVe）可利用Aliverti等人所述的新开发软件评估肺内区域气流。这提供了肺部各部分功能的信息。研究者旨在评估使用CTPVe指导肺部疾病治疗的更大规模试验的可行性，并开发此类试验所需的统计模型。手术是早期非小细胞肺癌最佳治愈希望。在英国，仅有半数早期肺癌患者接受手术，肺功能不佳可能是切除部分肺的障碍。许多肺癌患者还患有肺气肿或其他降低肺功能的肺部疾病。实际术后肺功能往往比当前方法预测的更好。

研究人员将评估肺内区域气流，并将气流与患者术前和术后的肺功能进行比较，以评估CTPVe能否预测术后肺功能，从而使更多人被认为适合接受根治性手术。重度肺气肿会使人衰弱，一些手术治疗可以改善肺气肿症状；这些治疗包括肺减容手术、支气管内活瓣和支气管内弹簧圈。每种方法仅适用于特定患者，且难以预测谁将获益最大。研究人员将评估肺内区域气流，并将气流与患者在接受这些肺气肿治疗前后的肺功能进行比较，以评估CTPVe能否预测谁将从手术中获益。间质性肺病有数百种亚型，对不同类型治疗的反应各异，但诊断亚型可能非常困难。患者可能需要接受手术才能获得亚型诊断，而这伴随重大风险，包括死亡。研究人员将评估肺内区域气流，并将该模式与最终的

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。