通过自助式互联网支持干预减轻成人慢性呼吸困难（SELF-BREATHE）

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06326957

标准获取流程：

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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

病症：慢性阻塞性肺疾病、支气管扩张、间质性肺病、肺癌、哮喘、呼吸困难、纤维化肺病、慢性肺病。背景：某些健康状况会导致呼吸困难和不适。当这种情况每天发生时，称为慢性呼吸困难。在英国，超过300万患有心肺疾病的人有慢性呼吸困难。呼吸困难对患者及其家人来说非常困难，导致残疾以及恐惧、痛苦和孤立感。由于缺乏支持性的呼吸困难服务，许多患者频繁前往医院急诊科（A&E）寻求帮助。鉴于英国国家医疗服务体系（NHS）面临的持续挑战，如漫长的等待时间、员工短缺、因COVID-19大流行而导致的服务需求增加，迫切需要开发新的方法来支持那些患有慢性呼吸困难的人。一个可能的解决方案是提供在线支持，因为据估计，在英国，每10个患有慢性呼吸困难的人中就有7个是互联网用户。

在患者和NIHR资助的帮助下，由Charles Reilly博士领导的研究团队开发了一个名为SELF-BREATHE的在线呼吸困难支持网站。SELF-BREATHE提供信息和自我管理工具，如呼吸练习，患者可以在家中自行进行。SELF-BREATHE已在其开发过程中经过测试。SELF-BREATHE为患者所接受并受到重视。但目前尚不清楚的是，SELF-BREATHE是否能改善患者的呼吸困难及其生活？这是本研究试图回答的问题。目标 1. 测试使用SELF-BREATHE六周是否能改善患者的呼吸困难、他们的生活质量，以及SELF-BREATHE是否应在NHS内提供 2. 了解患者在六周后是否选择继续使用SELF-BREATHE，以及这可能为患者带来哪些益处。方法 研究团队正在进行一项随机对照试验。为此，将招募246名患有慢性呼吸困难的人参与本研究。每

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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