肺癌筛查队列中睡眠呼吸障碍患病率研究
该数据集来源于 clinicaltrials.gov，属于肿瘤/肺癌分类，主题涉及睡眠呼吸暂停低通气综合征、COPD、肺气肿与肺癌
基本信息
资源简介
肺癌筛查队列中睡眠呼吸障碍患病率研究
该数据集英文名为 Prevalence of Sleep Disordered Breathing in a Lung Cancer Screening Cohort，来源于 clinicaltrials.gov，在分类上归属于肿瘤 / 肺癌方向。其主题标签涵盖睡眠呼吸暂停低通气综合征、慢性阻塞性肺疾病（COPD）、肺气肿与肺癌。根据源站描述，该研究是一项前瞻性单臂研究，旨在评估肺癌筛查患者队列中睡眠呼吸障碍的患病情况。数据集围绕肺癌筛查人群展开，将睡眠呼吸障碍与肺癌筛查场景相结合，涉及睡眠呼吸暂停低通气综合征、COPD、肺气肿及肺癌等多个相关疾病主题，为相关领域的观察与分析提供数据基础。
【数据集背景】
该数据集对应的研究关注肺癌筛查人群中的睡眠呼吸障碍问题。源站列出的疾病条件包括睡眠呼吸暂停低通气综合征、COPD、肺气肿与肺癌。研究设计为前瞻性单臂研究，核心目标是评估肺癌筛查患者队列中睡眠呼吸障碍的患病率。这一背景将呼吸系统疾病与肿瘤筛查联系起来，体现出在肺癌筛查场景下对睡眠呼吸相关健康状况进行观察的研究取向。
【数据内容】
数据集的主题标签包括睡眠呼吸暂停低通气综合征、COPD、肺气肿与肺癌，说明其内容涉及上述疾病相关主题。源站描述表明研究聚焦于肺癌筛查患者队列中睡眠呼吸障碍的患病情况。关于具体变量、样本量、测量指标及数据记录格式等细节，源站未提供。
【采集与来源】
该数据集来源于 clinicaltrials.gov。源站描述指出，拟开展的研究为前瞻性单臂研究，用于评估肺癌筛查患者队列中睡眠呼吸障碍的患病率。关于采集时间、采集机构、采集流程及随访安排等具体信息，源站未提供。
【适用场景】
基于其主题与来源，该数据集可用于围绕肺癌筛查人群与睡眠呼吸障碍患病情况的相关研究场景，涉及睡眠呼吸暂停低通气综合征、COPD、肺气肿与肺癌等主题的观察与分析。关于具体的适用分析方法或应用方向，源站未提供。
【使用方法】
源站未提供。
【质量与限制】
源站未提供。
【引用与许可】
源站未提供。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
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提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
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使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT02687997
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：睡眠呼吸暂停低通气综合征、慢性阻塞性肺疾病、肺气肿、肺癌。拟议的研究是一项前瞻性单臂研究，评估肺癌筛查患者队列中睡眠呼吸障碍的患病率。
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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