O2matic自动供氧用于COPD急性加重住院患者

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT03464695

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：COPD急性加重、低氧血症、高氧血症、呼吸衰竭、呼吸功能不全、COPD急性加重期。文献中描述了用于早产儿、创伤患者、医疗急救使用及COPD患者的闭环氧疗控制。对于后者，闭环治疗已用于因急性加重入院的患者、家庭氧疗使用及运动期间。O2matic是一种闭环系统，基于对脉搏、血氧饱和度和呼吸频率的连续无创测量。O2matic中的算法控制氧气输送，目的是将饱和度维持在所需区间内，根据有关此主题的国际指南，COPD患者的该区间可为88-92%。饱和度区间可为个体患者设定，可接受的氧流量范围亦可设定。如果饱和度或氧流量无法维持在所需区间内，将发出警报。所有关于闭环系统的研究均表明，该方法在将饱和度维持在所需区间方面优于护士手动控制。

此外，一些研究表明，闭环系统有可能缩短入院时间和减少氧疗时间，因为它能更高效、快速地撤除氧气补充。在本研究中，将针对因COPD急性加重入院且需要补充氧气的患者，将O2matic与手动控制进行对比测试。在研究期间，患者的氧气将由O2matic控制或由护理人员手动控制。所有患者都将通过O2matic持续记录脉搏、氧饱和度和氧流量，但只有在O2matic主动组中，算法才会控制氧气输送。将检验主要假设，即O2matic在将氧饱和度维持在期望区间内以及减少非预期低氧和高氧时间方面优于手动控制。为此，将纳入20名患者，采用交叉设计，进行4小时的O2matic-

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。