急性呼吸衰竭期间肺部影像学改变的自动量化：应用于COVID-19疫情
该数据集来自clinicaltrials.gov，聚焦急性呼吸衰竭期间肺部影像学改变的自动量化，覆盖SARS-CoV-2感染与术后低氧性急性呼吸衰竭两种临床情形
基本信息
资源简介
急性呼吸衰竭期间肺部影像学改变的自动量化：应用于COVID-19疫情
该数据集英文名为 Automated Quantification of Radiologic Pulmonary Alteration During Acute Respiratory Failure: Application to the COVID-19 Pandemic，来源于 clinicaltrials.gov，主题聚焦于急性呼吸衰竭期间肺部影像学改变的自动量化。其关注的两类临床情形为 SARS-CoV-2 感染以及术后低氧性急性呼吸衰竭。数据集所属分类为呼吸系统疾病 / 其他，主题标签包括 SARS-CoV-2 Infections 与 Respiratory Failure With Hypoxia。整体来看，该数据集围绕“影像学肺部改变量”与“临床严重程度”之间的关联展开，旨在为 COVID-19 感染或围手术期医学等场景中的患者严重程度评估提供支持。
【数据集背景】
急性呼吸衰竭患者的病情评估在临床中具有重要意义。源站描述指出，在急性呼吸衰竭期间对受损肺容积进行自动量化，可能有助于评估患者在 COVID-19 感染或围手术期医学等情形下的严重程度。基于这一背景，该研究旨在评估影像学肺部改变的数量与临床严重程度之间的相关性，并设定了两种临床情形：其一为 SARS-CoV-2 感染，其二为术后低氧性急性呼吸衰竭。数据集的主题标签同样指向 SARS-CoV-2 感染与伴低氧的呼吸衰竭，说明其核心问题集中在肺部影像学改变的客观量化及其与临床严重程度的关联上。
【数据内容】
该数据集的主题标签为 SARS-CoV-2 Infections 与 Respiratory Failure With Hypoxia，覆盖的临床情形包括 SARS-CoV-2 感染和术后低氧性急性呼吸衰竭。源站描述强调对急性呼吸衰竭期间受损肺容积进行自动量化，并评估影像学肺部改变数量与临床严重程度之间的相关性。除上述主题与研究方向外，源站未提供具体变量、样本量、影像模态、量化指标或数据表结构等细节。
【采集与来源】
该数据集来源于 clinicaltrials.gov。源站描述提及的研究目标为评估影像学肺部改变数量与临床严重程度之间的相关性，并明确了两类临床情形：SARS-CoV-2 感染与术后低氧性急性呼吸衰竭。关于具体的采集机构、采集时间范围、纳入排除标准、样本来源与采集流程，源站未提供。
【适用场景】
根据源站描述，该数据集所对应的研究方向可用于评估 COVID-19 感染或围手术期医学等情形下患者的严重程度，其核心应用思路是通过自动量化急性呼吸衰竭期间的肺部影像学改变，并将改变数量与临床严重程度进行关联分析。适用场景涵盖 SARS-CoV-2 感染与术后低氧性急性呼吸衰竭两种临床情形。除此之外的具体应用条件与部署方式，源站未提供。
【使用方法】
源站描述仅说明研究旨在评估影像学肺部改变数量与临床严重程度之间的相关性，未提供数据访问方式、文件格式、字段说明、预处理步骤或分析流程等使用层面的信息，源站未提供。
【质量与限制】
源站描述未提供数据质量评估、标注一致性、样本规模、偏倚控制或使用限制等信息，源站未提供。
【引用与许可】
源站描述未提供引用格式、许可条款或使用授权等信息，源站未提供。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
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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公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
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使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05278390
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
条件：SARS-CoV-2感染，伴低氧血症的呼吸衰竭。自动量化急性呼吸衰竭期间受损的肺容积可能有助于评估COVID-19感染或围手术期医学等情况下患者的严重程度。本研究旨在评估放射学肺改变程度与两种临床情况下临床严重程度之间的相关性：1. SARS-CoV-2感染 2. 术后低氧血症性急性呼吸衰竭。
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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