便携式动态胸部X射线(DDR)在ICU中的临床效用
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦便携式动态胸部X射线(DDR)在ICU中的临床应用,覆盖肺水肿、肺炎、肺不张、胸腔积液、肺移植急性排斥、气道梗阻、肋骨骨折、急性COPD加重等呼吸系统疾病

基本信息
资源简介
便携式动态胸部X射线(DDR)在ICU中的临床效用
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦便携式动态胸部X射线(DDR)在ICU中的临床应用,覆盖肺水肿、肺炎、肺不张、胸腔积液、肺移植急性排斥、气道梗阻、肋骨骨折、急性COPD加重等呼吸系统疾病。胸部X射线摄影自伦琴发现X射线后不久即进入医学实践,至今仍是最常开具的影像检查,但技术基本未变,多被视为定性而非定量工具。DDR作为胸部X射线摄影的新进阶版本,可提供肺运动等定量参数,可用于相关疾病的识别与评估研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:肺水肿、肺炎、肺不张、胸腔积液、肺移植急性排斥(障碍)、气道梗阻、肋骨骨折、急性COPD加重。胸部X射线摄影在伦琴发现X射线后不久即被引入医学实践。自那时起,它一直是数十亿人健康、筛查、临床评估及治疗评估的关键组成部分。时至今日,胸部X射线摄影仍是最常被开具的影像检查。在这家拥有700张床位的三级护理医院,每年进行超过100,000次胸部X射线摄影。胸部X射线摄影技术基本未变,并被视为主要是一种定性而非定量的工具。胸部动态X射线(DDR)是胸部X射线摄影的一种新的高级版本,可提供重要的定量参数,如肺运动、通气
【主题与分类】
主题标签:Pulmonary Edema、Pneumonia、Atelectasis、Pleural Effusion、Airway Obstruction、Rib Fractures、Acute Copd Exacerbation、Asthma COPD、Pulmonary Embolism、Hemothorax。本站分类:呼吸系统疾病/肺炎。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06538376
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06538376
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- 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:肺水肿、肺炎、肺不张、胸腔积液、肺移植急性排斥反应(疾病)、气道阻塞、肋骨骨折、慢性阻塞性肺疾病急性加重。胸部X线摄影在一个多世纪前,即伦琴发现X射线后不久,便被引入医学实践。自那时起,它一直是数十亿人健康、筛查、临床评估及治疗评估的关键组成部分。时至今日,胸部X线摄影仍是最常被申请的影像检查。在这所拥有700张床位的三级护理医院,每年进行超过100,000次胸部X线摄影。胸部X线摄影技术基本未变,被视为主要是一种定性而非定量的工具。胸部动态X射线(DDR)是胸部X线摄影的一种新高级版本,可提供肺运动、通气和灌注等重要定量参数。通过20-30秒的动态扫描,在呼吸过程中以高时间分辨率(每秒7.5-30帧)获取双肺的连续图像,且不增加辐射剂量。
DDR利用平板探测器(2-6)的动态数字X射线摄影(DDR)技术,生成的图像视野(FOV)可覆盖双肺。DDR采用的探测器灵敏度高于常规X射线摄影中通常使用的探测器,使得在剂量基本不变的情况下能够获取多个动态时间帧。与常规X射线摄影相比,对DDR序列时间帧进行计算机分析和图像处理可提供额外的有价值指标,捕捉肺部运动及其他关键功能,同时还能从重组帧中生成高质量的胸部X射线片。胸部DDR基本上可在任何患者体位下进行,包括站立位或坐位,以贴近日常生活的方式捕捉肺生理功能。此外,DDR成本低、所需空间小、可实现高通量,有助于降低医疗成本。虽然面积探测器CT可提供更高的时间分辨率,但其FOV无法完全覆盖双肺,且其辐射
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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