肺部疾病患者肺部评估

患者将由肺科医生进行一般医学评估,并按需开展胸部 X 线、非增强高分辨率胸部 CT、肺功能检查、心电图、超声心动图、血液学与血清学及免疫学研究、生化分析(含碳氧血红蛋白以评估吸烟者弥散功能)、酒精血液检测、尿液分析及尿液化学检查(含血液或尿液尼古丁与可替宁检测)等常规医学检查

Weill Medical College of Cornell UniversityWeill Medical College of Cornell University
clinicaltrials
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医学影像Lung DiseaseBronchitisEmphysemaCOPDAsthma
Evaluation of the Lungs of Individuals With Lung Disease

基本信息

模态
医学影像
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

肺部疾病患者肺部评估

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为肺部疾病患者的肺部评估,覆盖 Lung Disease、Bronchitis、Emphysema、COPD、Asthma 等呼吸系统疾病。患者将由肺科医生进行一般医学评估,并按需开展胸部 X 线、非增强高分辨率胸部 CT、肺功能检查、心电图、超声心动图、血液学与血清学及免疫学研究、生化分析(含碳氧血红蛋白以评估吸烟者弥散功能)、酒精血液检测、尿液分析及尿液化学检查(含血液或尿液尼古丁与可替宁检测)等常规医学检查。可用于呼吸系统疾病相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:Lung Disease、Bronchitis、Emphysema、COPD、Asthma。患者将由肺科医生进行一般医学评估(并根据其他器官情况酌情安排会诊)。可能开展的常规医学检查包括:胸部 X 线(后前位和侧位)、胸部非增强高分辨率 CT 扫描、肺功能检查、心电图、超声心动图、一般血液学研究、一般血清学研究、/免疫学研究、生化分析(包括碳氧血红蛋白,用于测量血液一氧化碳水平,以便准确评估吸烟者的弥散功能,因为吸烟会升高血液一氧化碳水平)、酒精血液检测、尿液分析、尿液化学检查(包括血液或尿液尼古丁和可替宁检测,以评估尿液中的主动或被动尼古丁暴露)、血液或

【主题与分类】

主题标签:Lung Disease、Bronchitis、Emphysema、COPD、Asthma。本站分类:呼吸系统疾病/哮喘。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00224198

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00224198

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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

疾病类型:肺部疾病、支气管炎、肺气肿、慢性阻塞性肺疾病、哮喘。患者将接受肺科医生进行的全面医学评估(并根据需要邀请其他器官相关领域的会诊医生参与)。常规医学检查项目可能包括:胸部X线(后前位及侧位)、胸部非增强高分辨率CT扫描、肺功能检查、心电图、超声心动图、常规血液学检查、常规血清学检查/免疫学检查、生化分析(包括碳氧血红蛋白测定,以测量血液中一氧化碳水平,从而准确评估吸烟者的弥散功能,因为吸烟会升高血液中一氧化碳水平)、酒精血液检测、尿液分析、尿液生化检查(包括血液或尿液尼古丁及可替宁检测,以评估尿液中的主动或被动尼古丁暴露情况)、血液或尿液药物筛查(以评估消遣性药物和/或影响情绪药物的使用情况)、妊娠试验(如适用)以及HIV血清学检查。此外,对于可能诊断为囊性纤维化的参与者,医生还可能进行汗液氯离子及汗液速率检测。

受试者将接受纤维支气管镜检查,并结合支气管刷检和/或支气管肺泡灌洗和/或支气管壁活检。决定个体是否进行支气管肺泡灌洗(BAL)和/或刷检和/或活检的主要因素,是影响该个体的特定肺部疾病。这将取决于与该特定疾病发病机制相关的已知机制。例如,对于哮喘患者,样本可能包括气道刷检和气道活检;相比之下,对于慢性阻塞性肺疾病(COPD)患者,采样可能包括气道刷检、气道活检和支气管肺泡灌洗。其他决定因素包括:中度镇静的用量(如使用)和镇痛药的用量;允许使用的局部利多卡因最大剂量

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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