肿瘤患者困难气道管理:国际德尔菲共识研究(DAMO)

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为肿瘤患者的困难气道管理,属于肿瘤/其他分类。数据覆盖头颈部肿瘤、纵隔肿瘤、上气道梗阻、气管插管与气道管理等情形,关注因肿瘤及治疗导致的气道解剖变形、上腔静脉阻塞所致水肿、血小板减少引起的黏膜出血风险、放射性纤维化导致颈部活动受限以及声门上或声

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医学影像预测NeoplasmsAirway Obstruction UpperIntubation, IntratrachealHead and Neck NeoplasmsMediastinal NeoplasmsAirway Management
Difficult Airway Management in Oncology: An International Delphi Consensus Study (DAMO)

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

肿瘤患者困难气道管理:国际德尔菲共识研究(DAMO)

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为肿瘤患者的困难气道管理,属于肿瘤/其他分类。数据覆盖头颈部肿瘤、纵隔肿瘤、上气道梗阻、气管插管与气道管理等情形,关注因肿瘤及治疗导致的气道解剖变形、上腔静脉阻塞所致水肿、血小板减少引起的黏膜出血风险、放射性纤维化导致颈部活动受限以及声门上或声门狭窄等复杂因素。可用于研究肿瘤患者气道管理风险、严重并发症预测及临床决策支持(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:肿瘤、上气道梗阻、气管插管、头颈部肿瘤、纵隔肿瘤、气道管理。背景:气道管理失败可在数分钟内导致缺氧性脑损伤和死亡。在手术室外,气管插管发生严重并发症(包括心血管衰竭和心脏骤停)的比率显著高于择期条件下的插管。在癌症患者中,疾病和治疗相关因素会加剧这一基线风险:头、颈或纵隔肿瘤造成的解剖变形;上腔静脉阻塞引起的气道和面部水肿;血小板减少导致的黏膜脆性增加和出血风险;放射性纤维化导致的颈部活动受限;以及声门上或声门狭窄。全国性气道并发症审计反复发现头颈部病理

【主题与分类】

主题标签:Neoplasms、Airway Obstruction Upper、Intubation, Intratracheal、Head and Neck Neoplasms、Mediastinal Neoplasms、Airway Management。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07822815

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    • 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:肿瘤、上气道梗阻、插管、气管内插管、头颈部肿瘤、纵隔肿瘤、气道管理。背景 气道管理失败可在数分钟内导致低氧性脑损伤和死亡。在手术室外,气管插管发生严重并发症(包括心血管衰竭和心搏骤停)的比率显著高于择期条件下的插管。在癌症患者中,这一基线风险因疾病和治疗相关因素而进一步增加:头、颈或纵隔肿瘤造成的解剖变形;上腔静脉阻塞导致的气道和面部水肿;血小板减少引起的黏膜脆性增加和出血风险;放射性纤维化导致的颈部活动受限;以及声门上或声门狭窄。关于气道并发症的国家审计反复发现,头颈部病变和梗阻性气道病变是导致死亡和脑损伤的常见原因之一,然而癌症患者并不属于现有气道指南详细涵盖的人群。该人群具有若干区别于一般人群的特征。

解剖变形是获得性的、进行性的,且常为隐匿性的,因此数周前所做的评估可能无法描述当前所遇到的气道情况。前纵隔肿块可在诱导时通过丧失维持气道通畅和静脉回流的胸内负压而诱发心肺衰竭。既往放疗同时增加了困难喉镜显露、面罩通气失败和手术入路困难的可能性,消除了传统算法所依赖的冗余。在存在外源性压迫或水肿的情况下,声门上气道装置可能无法密封,因此每一已发表算法中的主要救援装置恰恰在最可能需要它的患者中不可靠。在恶性中央气道梗阻中,病变可能位于导管尖端远端,使得硬质支气管镜、支架置入或减瘤术成为决定性干预而非辅助手段。关于这些问题的随机证据并不存在,而且

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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