用于监测咳嗽的麦克风

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05007574

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：慢性阻塞性肺疾病，呼吸系统疾病。该临床研究设计为一项前瞻性观察性初步研究，旨在评估麦克风及数据分析平台在监测呼吸系统疾病住院患者咳嗽方面的可靠性。研究包括三个阶段：1. 校准阶段：确定患者间咳嗽同质性的程度。对照数据源将采用多导睡眠图仪记录咳嗽事件和动作。多导睡眠图监测是目前用于分析夜间咳嗽的常规方法。在校准期结束时，将根据患者随访和多导睡眠图结果，分析设备生成的数据，以确定咳嗽是同质性还是异质性。同质性程度将有助于确定介入阶段需随访的正确患者数量（估计为20名患者），并设定一个阈值来界定何时出现急性加重。2. 观察阶段：从患者房间内的麦克风和多导睡眠图仪等来源收集约20名患者的数据。

每位患者连续两晚的数据将由两套系统并行收集。3. 数据分析阶段：将麦克风信号与多导睡眠图信号进行关联。这些结果将按照设备供应商提供的格式报告。随后，专业工程师将多导睡眠图结果与麦克风信号进行关联。

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。