冠状病毒相关纵隔气肿与气胸数据集

源站描述介绍了自发性纵隔气肿与自发性气胸的定义、Macklin 效应导致气体沿组织间隙扩散并引发皮下气肿的机制,以及二者作为多种肺部感染罕见并发症的背景

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clinicaltrials
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其他PneumothoraxPneumomediastinumCOVID-19 PneumoniaCOVID-19
Coronavirus Associated Pneumomediastinum and Pneumothorax

基本信息

模态
其他
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

冠状病毒相关纵隔气肿与气胸数据集

该数据集来源于 clinicaltrials.gov,聚焦冠状病毒感染相关的纵隔气肿与气胸,涵盖 Pneumothorax、Pneumomediastinum 及 COVID-19 Pneumonia 等主题。源站描述介绍了自发性纵隔气肿与自发性气胸的定义、Macklin 效应导致气体沿组织间隙扩散并引发皮下气肿的机制,以及二者作为多种肺部感染罕见并发症的背景。数据可用于呼吸系统疾病与肺炎相关研究,支持对气胸、纵隔气肿及 COVID-19 肺炎并发症的识别与分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:Pneumothorax、Pneumomediastinum、COVID-19 Pneumonia。自发性纵隔气肿(PMS)定义为纵隔内游离气体。自发性气胸(PNX)指胸膜腔内存在气体。PMS 和 PNX 有时可继发于基础病变,或源于肺泡内压突然升高,如气道高反应性、Valsalva 动作、咳嗽、气压伤和/或容积伤等功能性改变,导致肺泡破裂,随后气体因 Macklin 效应漏入纵隔。逸出的气体可进一步扩散至心包、腹膜、肌肉和皮下组织,从而引起皮下气肿。PMS 和 PNX 是多种肺部感染的罕见并发症,如 Pneumocystis Jirovecii 肺炎、结核、细菌性坏死性肺炎。

【主题与分类】

主题标签:Pneumothorax、Pneumomediastinum、COVID-19 Pneumonia。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/NCT04897152

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使用方式

数据集获取

源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04897152

标准获取流程:

  1. 访问源站链接,注册/登录账号;
  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
  3. 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。

数据说明

疾病:气胸、纵隔气肿、COVID-19肺炎。自发性纵隔气肿(PMS)定义为纵隔内游离气体。自发性气胸(PNX)指胸膜腔内存在气体。PMS和PNX有时可继发于基础病变,或源于肺泡内压骤升,如气道高反应性、瓦氏动作、咳嗽、气压伤和/或容积伤等功能性改变,导致肺泡破裂,气体经Macklin效应漏入纵隔。逸出的气体随后可扩散至心包、腹膜、肌肉及皮下组织,从而引起皮下气肿。PMS和PNX是多种肺部感染的罕见并发症,如耶氏肺孢子菌肺炎、结核、细菌性坏死性肺炎及疱疹性肺炎。然而,在SARS-CoV2间质性肺炎患者中,PMS和PNX的报道日益增多。

PMS和PNX既可作为COVID-19疾病的起病表现,也可作为无创和/或有创通气的并发症出现,或在病理学发生囊性和/或纤维化演变后发生。PMS和PNX在COVID-19期间的频率尚不明确,因为现有数据仅限于病例集和单篇报告。根据目前可获得的科学文献,COVID-19中PNX的发生频率为1-3%,在接受无创通气(NIV)和机械人工通气(VAM)的患者中高达6%。在McGuinness的分析中,该分析比较了VAM中急性呼吸窘迫综合征(ARDS)患者气压伤并发症的情况,PNX和PMS的发生频率分别为9%和10%,而在非COVID-19人群中,PNX和PMS的频率分别为12%和3%。

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。

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