多呼吸氮冲洗（MBNW）作为呼吸系统疾病患者小气道功能测量指标

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT00163696

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 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。

数据说明

疾病：囊性纤维化、哮喘、闭塞性细支气管炎、肺移植。已有充分文献记载，在囊性纤维化、哮喘以及肺移植慢性排斥后闭塞性细支气管炎综合征(BOS)发病等呼吸系统疾病中，存在显著的通气变化。目前，我们使用肺量测定和肺活检等方法来判定气道功能变化和疾病严重程度。我们的目标是开发一种称为多次呼吸氮冲洗(MBNW)的新技术，我们相信它能够测量较大气道(传导区，第1-16级)以及较小气道(腺泡区第17-23级)的通气不均匀性。我们相信，这些测量比当前技术更为精细，并且在测量疾病中的大气道和小气道变化方面将更为敏感。MBNW还可以让我们深入了解在不同呼吸系统疾病中肺的哪些特定区域受到影响。例如，据认为BOS始于肺的远端部分(腺泡区)，并向近端区域(传导区)进展。

然而，目前尚无技术能够区分腺泡区与传导区的损伤，也无法准确测量小气道（腺泡区）的功能。我们相信MBNW具备这样的能力。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。