新型气管内导管清洁装置疗效研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT01765530

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

条件：气管拔管、气道阻塞、气道控制、肺炎、呼吸机相关性肺炎、呼吸力学。机械通气（MV）数天后，气管导管（ETT）管腔内会覆盖一层厚厚的细菌生物膜，这是下呼吸道细菌定植和呼吸机相关性肺炎（VAP）的潜在来源。ETT内壁黏液/分泌物的积聚还会有效缩小ETT横截面积，并显著增加插管患者的呼吸做功，进而需要增加MV支持，导致插管时间和ICU住院时间延长。所有ICU的首要目标之一是缩短MV时间，降低ETT微生物定植发生率，最终降低VAP发生率。为实现这一目标，已开发出多种气道技术以保持ETT无碎屑/细菌，从而改善当前插管危重患者的呼吸机撤离标准。

基于初步的实验室、动物及临床数据，研究者现欲验证以下假设：一种新型市售气管插管（ETT）清洁设备能有效针对两个具体问题：

• 具体目标1：评估使用新型清洁设备（EndOclear）清洁的气管插管与按标准方式清洁的气管插管在管腔容积平均差异上的对比。

• 具体目标2：确定使用新型设备清洁的气管插管在整个机械通气期间是否表现出更低的微生物定植程度。

同时，还将收集关于体内呼吸力学测量、微生物多样性及抗生素耐药性分析、用户反馈及设备安全性的数据。研究者将对74名插管患者进行临床试验，随机分配接受标准气管插管清洁或使用EndOclear进行清洁。

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。