Pranayama 瑜伽对 COPD 的影响
称为 pranayama 瑜伽的深呼吸练习可增加肺部肺泡的氧气和弥散能力，并促进气体交换（1-3）。因此，组织灌注增加，更多氧气与血红蛋白结合并被运输（4-5）
基本信息
资源简介
Pranayama 瑜伽对 COPD 的影响
EFFECT OF PRANAYAMA YOGA ON COPD 是一项围绕呼吸系统疾病展开的研究数据集，关注的是调息瑜伽（pranayama yoga）练习对呼吸系统疾病患者的潜在影响。该数据集来源于 clinicaltrials.gov，被归类于呼吸系统疾病 / 哮喘方向。其核心内容涉及一项随机对照研究，旨在考察调息瑜伽练习对慢性阻塞性肺疾病（COPD）患者症状、疲劳及呼吸参数的影响。调息瑜伽是一种深呼吸练习，据描述可增加肺部肺泡的氧气和弥散能力，并促进气体交换，从而使组织灌注增加，更多氧气与血红蛋白结合并被运输。数据集的主题标签涵盖哮喘、慢性阻塞性肺疾病（COPD）或慢性肺部疾病（例如慢性支气管炎和石棉肺等限制性肺病），以及瑜伽、调息瑜伽练习对呼吸系统疾病的作用。
【数据集背景】
该数据集所依托的研究背景聚焦于呼吸系统疾病，包括哮喘、慢性阻塞性肺疾病（COPD）以及慢性肺部疾病，例如慢性支气管炎和石棉肺等限制性肺病。研究关注的核心干预手段是瑜伽，特别是被称为 pranayama 的调息瑜伽练习。根据源站描述，调息瑜伽属于深呼吸练习，其生理机制被描述为能够增加肺部肺泡的氧气和弥散能力，并促进气体交换。在此基础上，组织灌注增加，更多氧气与血红蛋白结合并被运输。该研究被规划为一项随机对照研究，目的是检查调息瑜伽练习对 COPD 个体症状、疲劳和呼吸参数的影响。
【数据内容】
该数据集的内容围绕一项随机对照研究展开，研究对象为 COPD 患者。研究目标包括两个方面：第一，调息瑜伽练习旨在提高 COPD 个体的 FEV1、FVC、FV1/FVC 等参数；第二，调息瑜伽练习旨在改善症状。源站描述中提及了症状、疲劳和呼吸参数作为研究考察的效应指标。此外，数据集的主题标签还覆盖了哮喘、慢性阻塞性肺疾病（COPD）或慢性肺部疾病（例如慢性支气管炎和石棉肺等限制性肺病），以及瑜伽、调息瑜伽练习对呼吸系统疾病的作用。关于数据集的具体样本量、变量字段、数据格式、时间范围等信息，源站未提供。
【采集与来源】
该数据集的来源站为 clinicaltrials.gov。源站描述中说明了研究材料与方法部分，指出该研究被规划为一项随机对照研究，用以检查调息瑜伽练习对 COPD 个体症状、疲劳和呼吸参数的影响。关于具体的采集方式、采集时间、采集地点、招募流程、数据记录工具等细节，源站未提供。
【适用场景】
基于现有信息，该数据集适用于与呼吸系统疾病相关的研究场景，尤其是围绕 COPD 患者症状、疲劳和呼吸参数的研究。其主题标签涵盖哮喘、慢性阻塞性肺疾病（COPD）或慢性肺部疾病（例如慢性支气管炎和石棉肺等限制性肺病），以及瑜伽、调息瑜伽练习对呼吸系统疾病的作用。因此，该数据集可能适用于探索调息瑜伽练习对呼吸系统疾病影响的随机对照研究场景，以及关注 FEV1、FVC、FV1/FVC 等呼吸参数变化的研究场景。关于更具体的适用场景，如临床决策支持、荟萃分析、教学演示等，源站未提供。
【使用方法】
关于该数据集的具体使用方法，源站未提供。现有信息仅表明该研究被规划为随机对照研究，考察调息瑜伽练习对 COPD 个体症状、疲劳和呼吸参数的影响，并设定了提高 FEV1、FVC、FV1/FVC 等参数以及改善症状的研究目标。关于数据访问方式、下载格式、字段说明、分析流程、配套代码或工具等，源站未提供。
【质量与限制】
关于该数据集的质量与限制，源站未提供。现有信息未涉及样本量、偏倚控制、数据完整性、缺失值处理、统计方法、同行评审状态或验证结果等内容。因此，无法依据现有信息对该数据集的质量与限制作出具体说明。
【引用与许可】
关于该数据集的引用与许可信息，源站未提供。现有信息未包含许可协议、使用条款、引用格式、版权归属或数据共享政策等内容。
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。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06022627
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：哮喘、慢性阻塞性肺疾病（COPD）或慢性肺病（例如，慢性支气管炎和限制性肺病如石棉肺），瑜伽、调息瑜伽练习对呼吸系统疾病的影响。被称为调息瑜伽的深呼吸练习可增加肺内肺泡的氧气和弥散能力，并促进气体交换（1-3）。因此，组织灌注增加，更多氧气与血红蛋白结合并被运输（4-5）。材料与方法 研究目的与类型：本研究计划为一项随机对照研究，旨在探讨调息瑜伽练习对COPD个体症状、疲劳和呼吸参数的影响。研究目标 1. 调息瑜伽练习旨在提高COPD个体的FEV1、FVC、FV1/FVC……参数。2. 调息瑜伽练习旨在改善COPD个体的症状水平。3. 调息瑜伽练习旨在降低COPD个体的疲劳水平。
研究假设 H1：调息瑜伽可改善COPD呼吸参数（FEV1、FVC、FV1/FVC、PEF、FEF及VC） H2：调息瑜伽可降低COPD症状水平 H3：调息瑜伽可降低COPD疲劳水平 患者选择与实施 本研究采用简单随机抽样法，在符合纳入标准且自愿同意参与研究的COPD患者中进行。根据GOLD 2021 COPD分类确定患者的疾病分期，最终纳入66例B组I期和II期COPD患者。通过random.org网站对研究组和对照组患者进行编号。经随机化纳入的66例COPD患者分为两组：研究组33例（I期16例，II期17例）和对照组33例（I期16例，II期17例）。根据研究组和对照组患者的肺功能FEV1值，每组纳入16例I期和17例II期COPD患者。研究组患者在常规治疗继续的同时，进行20分钟调息
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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