基于流量-容积曲线自动检测上气道梗阻的深度学习补充材料
该数据集包含来自肺功能测试的流量-容积曲线图像和指标数据，主要涉及图像和数值模态，用于训练深度学习模型以自动检测上气道梗阻模式，研究方向包括呼吸疾病辅助诊断和肺功能模式识别，旨在提高临床诊断准确率并减少误诊。
基本信息
资源简介
该数据集是一个医学研究数据集，旨在支持通过深度学习自动检测上气道梗阻（Upper Airway Obstruction, UAO）的研究。数据集包含来自45,831名患者的肺功能测试（spirometry）记录，其中经过金标准（如计算机断层扫描、内窥镜或临床诊断）确认的351例上气道梗阻病例，以及200例无气道狭窄的对照病例。数据主要包括从流量-容积曲线（Flow-Volume Curve）中提取的图像和指标，用于训练和测试深度学习模型。该数据集可用于呼吸疾病辅助诊断、肺功能模式识别等研究方向，帮助提高上气道梗阻的自动化检测准确率，并作为临床决策支持工具。
下载信息
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暂未开放公开下载
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使用方式
数据集获取（Figshare）
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数据说明
该数据集是一个医学研究数据集，旨在支持通过深度学习自动检测上气道梗阻（Upper Airway Obstruction, UAO）的研究。数据集包含来自45,831名患者的肺功能测试（spirometry）记录，其中经过金标准（如计算机断层扫描、内窥镜或临床诊断）确认的351例上气道梗阻病例，以及200例无气道狭窄的对照病例。数据主要包括从流量-容积曲线（Flow-Volume Curve）中提取的图像和指标，用于训练和测试深度学习模型。该数据集可用于呼吸疾病辅助诊断、肺功能模式识别等研究方向，帮助提高上气道梗阻的自动化检测准确率，并作为临床决策支持工具。
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