挥发性有机化合物用于肺移植受者侵袭性曲霉病诊断的评估

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源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06344117

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数据说明

疾病：侵袭性曲霉病。侵袭性曲霉病（IA）仍是免疫抑制患者发病和死亡的主要原因。由于缺乏敏感且特异的临床和影像学征象，IA的诊断颇具挑战性，且在许多患者中往往无法进行组织活检。呼吸道样本的培养和显微镜检查是相对不敏感的诊断测试。IA的早期检测可促成特定的治疗策略并改善患者预后。呼气是一种丰富而复杂的采样介质，含有挥发性有机化合物（VOCs）以及携带非挥发性物质、蛋白质、脂质、病毒甚至细菌的呼吸道飞沫。呼出气分析的主要优势在于无创性，且现有的采样方法已经 readily available。呼出气分析的诊断或预后价值已在许多呼吸系统疾病中得到评估，包括哮喘、慢性阻塞性肺疾病、特发性肺纤维化，以及一些肺部感染如细菌性肺炎。

在曲霉病诊断这一特定领域，研究者通过对免疫功能低下宿主（器官移植、血液系统恶性肿瘤或HSCT）的呼出气体进行色谱-质谱分析，已能够识别出一种呼出气体代谢特征（由β-反式-佛手柑烯、α-反式-佛手柑烯、一种β-vatirenene样倍半萜以及反式-香叶基丙酮组成），该特征有望以高灵敏度和高特异度将可能或确诊的曲霉病与其他肺部感染区分开来。因此，呼出气体似乎是一个有望改善IA诊断、并更广泛地改善呼吸道感染诊断的领域。通过热脱附/气相色谱-质谱联用检测挥发性有机化合物（VOC）已成为IA早期诊断的一种有前景的工具，然而样本量一直有限。因此，拟议的初步研究旨在识别潜在的VOC b

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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