COPD、肺气肿与哮喘-COPD重叠中呼气气流受限的部位与机制

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT03263130

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   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
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数据说明

条件：COPD、肺气肿、哮喘-COPD重叠、肺气肿。研究者有兴趣确定呼气气流受限的主要部位，包括大气道中央气道与小型外周气道/肺泡。在轻至中度阻塞性气道疾病和肺气肿中，我认为常规肺量计检查包括FEV1（L）、FVC（L）和FEV1/FVC%可能正常，尽管肺外周气道存在呼气气流受限。我还想确定呼气气流受限的机制是否与测得的肺弹性回缩力丧失或小外周气道的内在阻塞有关，或两者兼有。使用高分辨率薄层肺CT结合体素定量确定肺气肿的范围和分布也很重要。如果有可用的肺手术标本病理分析以及尸检时获得的福尔马林充气肺也将进行研究。血液研究将包括但不限于全血细胞计数、血清IgE、全面代谢面板和α1抗胰蛋白酶水平。

全面的肺功能检查还包括吸入沙丁胺醇支气管扩张剂前后的肺量计测定、体积描记仪测定的肺容量、弥散功能、需放置食管气囊的肺弹性测定、吸入80%氦-20%氧混合气体7-10分钟后的气流测定，以及呼出气一氧化氮测定。将进行肺部CAT扫描，以评估肺气肿和支气管扩张的存在、范围和分布。部分病例可能需要行支气管镜检查。上述检查可能会引起不适，但应不会造成伤害。

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。