儿童下呼吸道感染中的现代技术

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07381790

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数据说明

条件：急性毛细支气管炎、下呼吸道与肺部感染、儿科肺超声、潮气量、儿科肺部诊断、儿科哮喘。下呼吸道感染（LRTIs）是全球儿童发病和死亡的重要原因，尤其是在低收入国家。在挪威，下呼吸道感染是婴儿住院的主要原因，造成了巨大的社会经济负担。毛细支气管炎是一种病毒感染，是婴儿下呼吸道感染的主要表现形式。它影响小气道，导致呼吸和喂养困难。目前，治疗依赖于主观评估，缺乏客观的评估指标。这增加了治疗不足和过度治疗的风险。从长远来看，毛细支气管炎会增加哮喘风险，但哪些患者是慢性肺病的高危患者尚不清楚。肺超声（LUS）已成为评估毛细支气管炎严重程度和疾病进展的有前景的工具。研究者将探索其用于提高诊断准确性和治疗决策的应用，并开发基于人工智能的评分工具以应用于新技术。

此外，潮式呼吸流量-容积环（TBFVL）为评估婴儿气道阻塞提供了一种无创方法，具有评估毛细支气管炎严重程度、治疗效果及感染后肺功能的潜力。在本项目中，研究者将结合使用这些现代技术，以改善下呼吸道感染（LRTIs）婴儿的治疗和随访。这项观察性研究的主要目的是评估肺超声（LUS）和潮式流量-容积环（TBFVL）在婴儿下呼吸道感染（LRTIs）中用于急性和慢性情况下个体化风险分层的效用。此举旨在优化毛细支气管炎的管理，识别慢性肺病高危患者，以制定个体化治疗和随访方案。该项目有三个次要目标。1. 评估LUS和TBFVL检查结果与入院时临床评分、住院时间、呼吸支持需求及ICU入住之间的相关性。2. 评估持续

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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