哮喘结构与功能 MRI
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为哮喘,属于呼吸系统疾病分类。研究为探索性纵向设计,不评估任何药物,计划纳入 200 名哮喘患者,在基线及三年后于 Robarts Research Institute 的 Clinical Imaging Research Laborator

基本信息
资源简介
哮喘结构与功能 MRI
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为哮喘,属于呼吸系统疾病分类。研究为探索性纵向设计,不评估任何药物,计划纳入 200 名哮喘患者,在基线及三年后于 Robarts Research Institute 的 Clinical Imaging Research Laboratories 进行两次访视;前 60 名受试者另有 3 次额外访视以生成可重复性数据和时间图谱。基线访视包含 129Xe 和/或 3He MRI、胸部 CT、痰诱导、肺功能检查、Airwave Oscillation、Lung Clearance Index、BORG 呼吸困难量表和 MRC 呼吸困难量表,所有操作在 methacholine 。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):Conditions: Asthma。这是一项探索性、纵向研究,不评估任何药物。200 名哮喘患者将在三年内两次访问 Robarts Research Institute 的 Clinical Imaging Research Laboratories:基线时和三年时。对于前 60 名受试者,将有 3 次额外访视——基线后 4 周内的两次访视(BL+2 周;BL+4 周;BL+78 周),以帮助生成可重复性数据和时间图谱。对于所有受试者,基线访视将包括 129Xe 和/或 3He MRI、胸部 CT、痰诱导、肺功能检查、Airwave Oscillation 测试、Lung Clearance Index 测试、BORG 呼吸困难量表和 MRC 呼吸困难量表。所有程序将在 methacholine challenge(MCh)之前、期间和之后进行。对于 V2,除 CT 和 MCh 外的所有项目都将采集。访视 1a 和 1b 将包括 MRI、肺功能检查(包括 Airwave Oscillation 和
【主题与分类】
主题标签: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/NCT02351141
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02351141
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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
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- OpenDataLab:
数据说明
条件:哮喘。这是一项探索性纵向研究,未评估任何药物。200名哮喘患者将在三年内两次访问罗巴茨研究所的临床影像研究实验室:基线时和三年时。对于前60名受试者,将额外进行3次访问——基线后4周内的两次访问(基线+2周;基线+4周;基线+78周),以帮助生成可重复性数据和时间映射。对于所有受试者,基线访问将包括129Xe和/或3He MRI、胸部CT、诱导痰、肺功能测试、气道振荡测试、肺清除指数测试、BORG呼吸困难量表和MRC呼吸困难量表。所有程序将在乙酰甲胆碱激发试验(MCh)之前、期间和之后进行。对于V2,将获取除CT和MCh之外的所有项目。访问1a和1b将包括MRI、肺功能测试(包括气道振荡和肺清除指数)以及呼吸困难问卷;访问1c还将包括诱导痰。将在52±2周和104±2周时进行电话随访,以追踪急性加重情况并更新用药信息。
受试者将在访视间期完成自我评估,形式包括:a) 每两周一次的标准活动哮喘生活质量问卷(AQLQ(S)),以及每周一次的哮喘控制日记。自我报告数据(每周哮喘控制日记和每两周一次的AQLQ(S))将由每位受试者每月通过一个保密且受密码保护的上传渠道(www.imaging.robarts.ca/~gep/ForPatients.htm)上传至研究者网站。
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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