高流量鼻氧疗COVID-19患者俯卧位研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04358939

标准获取流程：

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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。

数据说明

病症：急性呼吸窘迫综合征、COVID-19。急性呼吸窘迫综合征（ARDS）导致高死亡率，尤其是在COVID-19疾病背景下。对于通过气管插管进行有创机械通气且PaO2/FiO2比值（动脉血氧分压与吸入氧分数之比）低于150 mmHg的ARDS患者，俯卧位显著降低了死亡率。此外，经鼻高流量氧疗作为一种无创呼吸支持和氧合技术，减少了气管插管的需求，并降低了患有急性低氧性呼吸衰竭的最严重患者（PaO2/FiO2比值低于200 mmHg）的死亡率。对接受经鼻高流量氧疗的ARDS患者进行俯卧位治疗在20例以病毒性肺炎为主的患者中进行了评估。发现俯卧位是可行的，并且与PaO2/FiO2比值增加相关。来自COVID-19相关ARDS患者的初步数据似乎显示，俯卧位对插管患者在氧合改善方面有显著效果，而经鼻高流量氧疗在非插管患者中似乎也有效。

例如，在中国湖北省武汉市的首批队列中描述的近一半重症监护病房患者接受了经鼻高流量氧疗。值得注意的是，在继发受影响程度较轻的江苏省，经鼻高流量氧疗联合俯卧位通气已成功纳入护理方案。研究者假设，经鼻高流量氧疗与俯卧位通气的联合应用能显著改善COVID-19肺炎患者的预后，通过减少插管需求及相关的治疗措施如镇静和肌松，从而在稀缺的重症监护资源利用方面带来个体与集体的双重益处。

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。