Data_WP5_5 心肺功能测量数据集

该数据集收录了URBANOME研究中参与者的心肺健康相关可量化临床结局,涵盖干预前后(Phase IIa与Phase IIb)的测量结果,旨在识别可能对个体心肺系统产生不良影响的风险因素

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Data_WP5_5 Cardiorespiratory function measures

基本信息

模态
其他
大小
0.00080749 GB
任务类型
回归
许可
Creative Commons Attribution 4.0 International
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

Data_WP5_5 心肺功能测量数据集

Data_WP5_5 Cardiorespiratory function measures

该数据集收录了URBANOME研究中参与者的心肺健康相关可量化临床结局,涵盖干预前后(Phase IIa与Phase IIb)的测量结果,旨在识别可能对个体心肺系统产生不良影响的风险因素。数据包含肺功能检查中的多项指标,如FEV1、FVC及其预测值、FEV1/FVC比值、FEF25–75以及肺功能值百分比变化等。该数据可用于分析干预效果、探索心肺功能影响因素,并支持呼吸系统疾病相关研究(来源 DOI 解析,Creative Commons Attribution 4.0 International 许可)。

【数据集背景】

源站首次发布:2025。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):该数据集涵盖参与者心肺健康相关的可量化临床结局,收集于干预前后(Phase IIa和Phase IIb)。其旨在识别可能对URBANOME研究中入组个体心肺系统产生不良影响的风险因素。数据集包括以下检查和测试:肺量计检查:一种肺功能测试,提供多项肺功能关键指标。变量包括:1秒用力呼气容积(FEV1)(升)用力肺活量(FVC),包括基于人口学特征的预测值(升)FEV1/FVC比值(%),气道阻塞的标准指标用力呼出25–75%FVC时的流量(FEF25–75)(升/秒)肺量计检查值的百分比变化(例如,支气管舒张后)指示或标记肺量计检查是否执行且有效

【主题与分类】

主题标签:FEV1、FVC、FeNO、SpO2。本站分类:呼吸系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.16964977

使用许可:Creative Commons Attribution 4.0 International。

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源站:https://doi.org/10.5281/zenodo.16964977

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。

数据集大小约 807.5 KB。

数据说明

该数据集涵盖与参与者心肺健康相关的可量化临床结局,这些数据在干预措施(IIa期和IIb期)前后均有采集。其旨在识别可能对URBANOME研究中纳入个体的心肺系统产生不利影响的风险因素。该数据集包括以下检查和测试:肺量计检查:一种肺功能测试,可提供若干肺功能的关键指标。变量包括:1秒用力呼气容积(FEV1)(升)用力肺活量(FVC),包括基于人口学特征的预测值(升)FEV1/FVC比值(%),气道阻塞的标准指标FVC 25–75%时的用力呼气流速(FEF25–75)(升/秒)肺量计检查值的百分比变化(例如,支气管舒张剂后)表示肺量计检查是否已执行且有效的指标或标志物呼出气一氧化氮(FeNO):使用便携式NIOX设备测量,FeNO量化呼出气中一氧化氮的浓度(ppb),作为气道炎症的非侵入性生物标志物。氧饱和度(SpO₂):通过脉搏血氧测定法评估,以确定血液氧合水平(%)。

血压:收缩压(SBP)和舒张压(DBP)以mmHg为单位测量。碳氧血红蛋白(COHb)水平:通过测量COHb来评估体内一氧化碳(CO)的浓度,COHb是在肺部CO与血红蛋白结合时形成的。COHb水平升高表明暴露于有害污染物,以及由于氧运输减少导致的呼吸功能受损。数据由Urban Living Lab存储,每个文件都附有数据字典,以便于识别和解释变量、测量单位及数据。

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。

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