移植支气管内肺活瓣生物学研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦 Emphysema or COPD 患者接受支气管镜肺减容(BLVR)治疗时植入的硅胶/镍钛合金活瓣(EBV)

基本信息
资源简介
移植支气管内肺活瓣生物学研究
该数据集英文名为 Biological Investigation of Explanted Endobronchial Lung Valves Study,来源于 clinicaltrials.gov,主题聚焦于肺气肿或慢性阻塞性肺疾病(COPD)患者。其核心关注点是支气管镜肺减容(BLVR)治疗中植入气道的硅胶/镍钛合金活瓣(EBV),以及这些植入物在体内可能引发的纤维化、肉芽反应和组织—材料相互作用。数据集旨在支撑对 Explanted( explanted,即取出后)支气管内肺活瓣的生物学研究,帮助理解治疗有效性有时较为短暂的原因。整体而言,该数据集属于呼吸系统疾病/其他分类下的临床研究数据资源,面向对 COPD/肺气肿介入治疗器械生物学行为感兴趣的研究者。
【数据集背景】
COPD 是一种严重、常呈进行性且目前无法治愈的肺部疾病,同时影响上气道(慢性支气管炎)和下气道(肺气肿)。在疾病晚期,气体陷闭会严重降低患者的呼吸能力,进而损害生活质量。恢复这类患者肺机械功能的一种高效治疗方式是引入支气管镜肺减容(BLVR),例如在气道内植入小型硅胶/镍钛合金活瓣(EBV)以减少气体陷闭。尽管该治疗已在经过选择的严重 COPD 患者群体中成功开展研究,但由于纤维化和肉芽反应以及组织—材料相互作用,治疗效果有时可能较为短暂。本研究的主要目标正是研究和理解这些潜在生物学机制。
【数据内容】
该数据集围绕取出后的支气管内肺活瓣(Explanted Endobronchial Lung Valves)的生物学研究展开,涉及对植入后取出的 EBV 相关组织反应与材料相互作用的考察。主题标签为 Emphysema or COPD。源站描述中提及的研究对象包括接受 BLVR 治疗并植入硅胶/镍钛合金活瓣的严重 COPD 患者。关于具体变量、样本量、随访时间、检测指标等详细数据内容,源站未提供。
【采集与来源】
数据来源站为 clinicaltrials.gov。该数据集属于呼吸系统疾病/其他分类。源站描述显示其研究背景涉及对严重 COPD 患者开展 BLVR 治疗并植入 EBV,研究重点在于取出后的活瓣及相关组织的生物学调查。关于采集地点、采集时间窗、采集流程与具体机构信息,源站未提供。
【适用场景】
该数据集适用于呼吸系统疾病领域,尤其是肺气肿/COPD 介入治疗相关研究。潜在用途包括:理解支气管镜肺减容治疗中 EBV 植入后的纤维化与肉芽反应、组织—材料相互作用,以及治疗效果短暂性的潜在生物学原因。也可为关注硅胶/镍钛合金气道植入物生物相容性与长期表现的研究者提供参考。关于具体分析模型、统计方法或临床决策支持用途,源站未提供。
【使用方法】
源站未提供。
【质量与限制】
源站未提供。
【引用与许可】
源站未提供。
下载信息
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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)
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使用方式
数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04214587
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:肺气肿或COPD。理由:COPD是一种严重、通常呈进行性且目前无法治愈的肺部疾病,累及上气道(慢性支气管炎)和下气道(肺气肿)。在疾病晚期,气体陷闭严重降低呼吸能力和随后的生活质量。恢复这些患者肺机械功能的一种高效治疗方法是引入支气管镜下肺减容术(BLVR),例如在气道内植入小型硅酮/镍钛合金活瓣(EBV)以减少气体陷闭。尽管在选定的重度COPD患者群体中已成功研究,但由于纤维化和肉芽肿反应以及组织-材料相互作用,该治疗的疗效有时可能较为短暂。目的:本研究的主要目的是研究和理解限制EBV支气管镜下肺减容治疗有效性和持久性的肉芽肿和纤维化反应的潜在生物学原理,以探究组织-器械相互作用的机制。
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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