早产儿肺损伤早期预测评分

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦早产儿呼吸窘迫综合征(RDS)的肺损伤早期预测。研究对象为胎龄26至32周和/或出生体重低于1500g的极低出生体重早产儿,共104例,均在出生后72小时接受无创通气(nCPAP或HFNC)

Fondazione IRCCS Policlinico San Matteo di PaviaFondazione IRCCS Policlinico San Matteo di Pavia
clinicaltrials
浏览 16
医学影像预测Respiratory Distress Syndrome RDSPreterm Birth
Early Prediction of Lung Injury in Preterm Infants Score

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

早产儿肺损伤早期预测评分

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦早产儿呼吸窘迫综合征(RDS)的肺损伤早期预测。研究对象为胎龄26至32周和/或出生体重低于1500g的极低出生体重早产儿,共104例,均在出生后72小时接受无创通气(nCPAP或HFNC)。数据采集于意大利帕维亚Fondazione Policlinico San Matteo IRCSS的新生儿重症监护室,由S. Ghirardello医生担任主要研究者。研究不改变标准临床护理,数据不用于调整临床实践。该数据集可用于构建早产儿肺损伤早期预测模型,支持呼吸支持策略的优化研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:呼吸窘迫综合征RDS、早产。研究纳入104名胎龄26至32周和/或出生体重<1500g(极低出生体重儿-VLBW)且患有呼吸窘迫综合征(RDS)的早产儿。在出生后72小时接受无创通气(经鼻持续气道正压通气-nCPAP-或经鼻高流量-HFNC-)。研究将在意大利帕维亚Fondazione Policlinico San Matteo IRCSS的新生儿重症监护室进行;主要研究者(PI)为S. Ghirardello医生;NICU主任。参与研究不会改变标准临床护理。特别是,本研究获得的数据不会用于改变研究时正在使用的临床实践,研究者将监督研究的正确实施。患者招募将通过连续和持续的方式进行。

【主题与分类】

主题标签:Respiratory Distress Syndrome RDS、Preterm Birth。本站分类:呼吸系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07265583

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    • 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:呼吸窘迫综合征(RDS)、早产。研究纳入104名胎龄在26至32周之间出生和/或出生体重<1500g(极低出生体重儿——VLBW)且患有呼吸窘迫综合征(RDS)的早产儿,在出生后72小时接受无创通气(经鼻持续气道正压通气——nCPAP——或经鼻高流量——HFNC——)。研究将在意大利帕维亚Fondazione Policlinico San Matteo IRCSS的新生儿重症监护室进行;主要研究者(PI)为S. Ghirardello博士;新生儿重症监护室主任。参与研究不会改变标准临床护理。特别是,本研究获得的数据不会用于改变研究进行时的临床实践,研究者将监督研究的正确实施。如果符合研究纳入标准并在获得父母知情同意后,将由项目研究者通过日常临床实践连续不断地招募患者。研究程序遵循我们科室的标准临床实践,包括肺部超声(LUS)。

此外,还将进行电阻抗断层成像(EIT)。简言之,在产房稳定后,临床医生根据“2022年欧洲指南”和标准化内部方案,开始nCPAP或HFNC,并给予表面活性物质治疗。表面活性物质治疗应在疾病早期给予。建议的方案是:对于患有RDS且病情恶化的婴儿,当CPAP压力≥6 cm H2O时FiO2 > 0.30,或肺超声提示需要表面活性物质时,给予治疗。微创表面活性物质给药(LISA)是目前对接受CPAP的自发呼吸婴儿首选的表面活性物质给药方法。插管并开始气管内机械通气(MV)的决定基于呼吸性酸中毒的发生(pH < 7.20,pCO2 > 60-65mmHg)或严重呼吸暂停。在MV期间,SatO2目标为90%-94%;pH维持在7.25至

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)
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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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