急诊科急性呼吸窘迫患者的时间-运动模式超声膈肌测量
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦急诊科急性呼吸窘迫成人患者,采用时间-运动模式超声测量膈肌指标。研究包含多个次要目标:确定能预测最初四小时内使用机械通气(有创或无创)的膈肌移动度预后阈值;分析 CDA 值与最初四小时护理期间呼吸窘迫持续存在的关联;分析 CDA 值与入急诊后

基本信息
资源简介
急诊科急性呼吸窘迫患者的时间-运动模式超声膈肌测量
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦急诊科急性呼吸窘迫成人患者,采用时间-运动模式超声测量膈肌指标。研究包含多个次要目标:确定能预测最初四小时内使用机械通气(有创或无创)的膈肌移动度预后阈值;分析 CDA 值与最初四小时护理期间呼吸窘迫持续存在的关联;分析 CDA 值与入急诊后 24 小时内呼吸再加重或持续需要机械通气的关联;以及分析初始急诊护理后(4 小时,即 CDH4)膈肌移动度测量值与 4 小时时未机械通气患者呼吸窘迫持续存在的关联。数据可用于呼吸窘迫预后预测与膈肌功能研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:成人呼吸窘迫综合征。本研究的次要目标是:A-确定能够预测最初四小时内使用机械通气(有创或无创)的膈肌移动度测量的预后阈值。B-在 4 小时时未接受机械通气的患者中,研究 CDA 值与最初 4 小时护理期间呼吸窘迫持续存在之间的关联。C-研究 CDA 值与入急诊室后最初 24 小时内呼吸再加重或持续需要机械通气之间的关联。D-在 4 小时时未接受机械通气的患者中,研究初始急诊护理后(4 小时;=CDH4)进行的膈肌移动度测量与 4 小时时呼吸窘迫持续存在之间的关联。E-研究关联 b
【主题与分类】
主题标签:Respiratory Distress Syndrome, Adult。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/NCT02273687
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02273687
标准获取流程:
- 访问源站链接,注册/登录账号;
- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
疾病:成人呼吸窘迫综合征。本研究的次要目标为:A-确定能够预测最初四小时内使用机械通气(无论是否侵入性)的膈肌移动度测量值的预后阈值。B-研究在4小时时未接受机械通气的患者中,CDA值与护理最初4小时内呼吸窘迫持续存在之间的关联。C-研究CDA值与急诊室入院后最初24小时内呼吸再次加重或持续需要机械通气之间的关联。D-研究在初始急诊护理后(4小时时;=CDH4)进行的膈肌移动度测量值与4小时时呼吸窘迫持续存在之间的关联,研究对象为4小时时未接受机械通气的患者。
E-研究在入院急诊后最初24小时内,CDH4值与呼吸再次加重之间的关联,研究对象为在4小时时未接受机械通气的患者。F-研究在初始急诊治疗前后膈肌移动度测量值变化(CDA → CDH4)与入院急诊后最初24小时内呼吸再次加重之间的关联,研究对象为在4小时时未接受机械通气的患者。G-根据诊断(失代偿性COPD、OAP、肺部疾病、哮喘、胸膜疾病)按亚组分析患者结局。
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。
数据缺失?
依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。




