慢性阻塞性肺疾病（COPD）吸入器肺部沉积研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT01721291

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数据说明

疾病：慢性阻塞性肺疾病、哮喘、健康受试者。目的：本研究旨在探究吸入药物在COPD患者肺部的转归（或填补此研究领域的知识空白）。目前使用的吸入器是为治疗哮喘而开发的，哮喘主要是大气道疾病，这些吸入器在治疗COPD患者（主要是小气道疾病）时可能并非最佳选择。吸入性支气管扩张剂向远端深部气道输送不佳，可能是限制现有装置提供临床益处的主要因素。成功治疗的关键可能是将吸入药物精确靶向至病变肺部位，本方案将验证这一假设。设计与资助：Omar Usmani博士制定了研究方案，该研究由英国政府卫生部通过NIHR（国家卫生研究院）资助，NIHR资助NHS中专注于患者和公众需求的前沿研究，旨在通过研究改善国民的健康和财富。

本研究已由该研究领域的国际专家进行同行评审。方案：本方案包含两项研究：肺沉积研究（受试者为COPD患者和健康受试者）和肺生理学研究（受试者为COPD患者和哮喘患者）。每项研究（肺沉积研究和肺生理学研究）将包含7种随机交叉治疗。使用一种称为旋转顶部气溶胶发生器（STAG）的特殊气溶胶发生器，本文中称为研究用雾化器，用于生成单分散气溶胶液滴（粒径分布非常窄、可视为单一尺寸的气溶胶）。治疗将以单次给药方式给予。每次研究访视之间至少间隔5天。肺沉积研究将涉及放射性标记的药物处理。肺生理学研究中的所有处理均为非放射性标记。沙丁胺醇将

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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