IAB 治疗成人 COPD/肺气肿的多中心前瞻性试验
该数据集来自 clinicaltrials.gov，为一项多中心前瞻性试验，研究对象为患有 COPD/肺气肿的成人。试验评估 Pulmair 植入式人工支气管（IAB）用于经支气管镜治疗的效果，旨在缓解过度充气并实现受累肺叶的双向通气
基本信息
资源简介
IAB 治疗成人 COPD/肺气肿的多中心前瞻性试验
该数据集对应的是一项在 clinicaltrials.gov 登记的多中心、前瞻性临床试验，研究对象为患有慢性阻塞性肺疾病（COPD）或肺气肿的成人。试验评估的干预手段是 Pulmair 植入式人工支气管（IAB），这是一种拟植入肺气肿患者病变支气管内的器械，适应证为经支气管镜治疗成人 COPD/肺气肿，以缓解过度充气并使受累肺叶实现双向通气。试验计划入组 24 名接受 IAB 植入的受试者，研究地点不超过三个中心。其总体目标在于展示该器械具有合适的获益/风险特征，为后续开展安全性与有效性试验、最终实现其预期用途提供支持。数据集主题标签涵盖肺气肿与慢性阻塞性肺疾病，在分类上归入呼吸系统疾病下的其他类别。
【数据集背景】
慢性阻塞性肺疾病与肺气肿是影响成人呼吸功能的疾病，肺气肿患者存在病变支气管及肺过度充气等问题。Pulmair 植入式人工支气管（IAB）正是针对这一临床需求设计的器械，拟植入肺气肿患者的病变支气管，通过支气管镜方式实施治疗，目的在于缓解过度充气并允许受累肺叶进行双向通气。本试验即为评估该器械在这一人群中的应用而设计，属于多中心、前瞻性研究，其定位是先行验证合适的获益/风险特征，为后续安全性和有效性试验奠定基础。
【数据内容】
该数据集围绕上述临床试验组织，涉及的研究对象为患有 COPD/肺气肿的成人，计划入组并植入 IAB 的受试者数量为 24 名。研究涉及的条件包括肺气肿与慢性阻塞性肺疾病，干预器械为 Pulmair 植入式人工支气管。试验的主要目标在于展示该器械具备合适的获益/风险特征，以支持后续针对其安全性和有效性的试验，从而服务于其预期用途。数据集中所涵盖的具体观测指标、随访时间点、结局测量项目等内容，源站未提供。
【采集与来源】
数据来源于 clinicaltrials.gov。该试验为多中心、前瞻性试验，研究地点不超过三个中心，计划在这些中心内完成 24 名受试者的 IAB 植入。关于各中心的具体分布、受试者招募方式、数据采集流程与时间安排等细节，源站未提供。
【适用场景】
该数据集适用于关注 COPD/肺气肿介入治疗研究方向的使用场景，尤其是围绕经支气管镜植入器械缓解肺过度充气、改善受累肺叶通气这一技术路线的研究参考。由于试验定位为在后续安全性和有效性试验之前验证获益/风险特征，其内容可用于了解该器械早期临床评估的研究设计与目标人群界定。关于该数据集在二次分析、监管提交或临床决策中的具体适用性，源站未提供。
【使用方法】
源站未提供。
【质量与限制】
该试验为前瞻性、多中心设计，计划入组 24 名受试者，研究地点不超过三个中心，样本量与中心数量相对有限。试验目标在于展示合适的获益/风险特征以支持后续试验，而非直接确证安全性与有效性。关于数据完整性、偏倚控制、随访依从性及统计分析方法等质量相关信息，源站未提供。
【引用与许可】
源站未提供。
下载信息
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暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
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提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05087641
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
疾病：肺气肿、肺部疾病、慢性阻塞性。Pulmair可植入式人工支气管（IAB）是一种拟植入肺气肿患者病变支气管的器械。IAB适用于经支气管镜治疗患有慢性阻塞性肺疾病（COPD）/肺气肿的成人，以缓解过度充气并使受累肺叶实现双向通气。本试验的目的是证明适宜的获益/风险特征，以支持后续开展IAB安全性和有效性试验，从而实现其预期用途。本试验将纳入24名植入IAB的受试者，研究地点不超过三个研究中心。
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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