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创建/更新时间

2026-10-17

资源简介

Free Flow Medical 肺张力装置系统治疗重度肺气肿的评估

该数据集英文名为 Evaluation of the Free Flow Medical Lung Tensioning Device System for the Treatment of Severe Emphysema，来自 clinicaltrials.gov，主题为 Free Flow Medical 肺张力装置系统（LTD）治疗重度肺气肿的评估，覆盖肺气肿或 COPD 患者。源站描述指出，重度肺气肿患者治疗选择有限，现有治疗包括肺移植、肺减容手术，或使用活瓣、弹簧圈进行支气管内肺减容，而这些方案仅适用于少数经过筛选的患者。Free Flow Medical 肺张力装置系统被视为面向重度肺气肿患者的下一代支气管内治疗手段，旨在满足这一未被满足的需求；其设计思路是压缩受肺气肿损害最严重的肺实质区域，并对周围组织施加张力，以类似肺减容弹簧圈的方式帮助恢复肺弹性回缩。本站将其归入呼吸系统疾病 / 其他分类。

【数据集背景】

重度肺气肿患者的治疗选择有限。现有治疗方式包括肺移植、肺减容手术，以及使用活瓣或弹簧圈实施的支气管内肺减容；这些方案仅对少数且经过筛选的患者群体可用。Free Flow Medical 肺张力装置系统（LTD）被设想为针对重度肺气肿患者的下一代支气管内治疗，用以应对这一未被满足的临床需求。该装置的设计目标是压缩受肺气肿损害最严重的肺实质区域，并对周围组织施加张力，以类似肺减容弹簧圈的方式帮助恢复肺弹性回缩。该数据集即围绕这一装置系统在重度肺气肿治疗中的评估而建立，主题标签为 Emphysema or COPD。

【数据内容】

该数据集的主题为 Free Flow Medical 肺张力装置系统（LTD）治疗重度肺气肿的评估，覆盖肺气肿或 COPD 患者。源站描述涉及的条件为 Emphysema or COPD。关于数据集内具体包含的字段、变量、记录数量、受试者规模、随访时间点、终点指标及其测量方式等内容，源站未提供。

【采集与来源】

该数据集来源于 clinicaltrials.gov。源站描述提供了研究背景信息，包括所针对的疾病条件（肺气肿或 COPD）、现有治疗方式的局限，以及待评估装置的设计原理与预期作用机制。关于具体的采集方法、采集时间范围、采集机构、数据录入流程等信息，源站未提供。

【适用场景】

该数据集适用于关注重度肺气肿或 COPD 治疗评估的场景，尤其是围绕支气管内肺减容类干预——特别是 Free Flow Medical 肺张力装置系统（LTD）——的研究与信息查阅。其主题覆盖肺气肿或 COPD 患者群体，可用于了解该装置系统的评估背景及其所针对的未满足临床需求。关于该数据集在其他具体研究、分析或临床决策场景中的适用性，源站未提供。

【使用方法】

源站未提供。

【质量与限制】

源站未提供关于数据质量、完整性、准确性或使用限制的说明。需要说明的是，源站描述中关于该装置系统的表述属于对其设计目的与作用机制的介绍，涉及压缩受损肺实质、对周围组织施加张力以帮助恢复肺弹性回缩等内容；数据集本身的质量属性与局限信息，源站未提供。

【引用与许可】

源站未提供引用方式与许可信息。该数据集来源于 clinicaltrials.gov。

原始链接

https://clinicaltrials.gov/study/NCT04520152

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当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。

使用方式

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04520152

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。

数据说明

条件：肺气肿或COPD。重度肺气肿患者的治疗选择有限。目前的治疗包括肺移植、肺减容手术或使用阀门或线圈进行支气管内肺减容。这些选择仅适用于少数经过筛选的患者群体。Free Flow Medical肺张力装置系统（LTD）被认为是针对重度肺气肿患者的下一代支气管内治疗手段，旨在满足这一未被满足的需求。LTD旨在压缩受肺气肿损害最严重的肺实质区域，并对周围组织施加张力，以类似于肺减容线圈的方式帮助恢复肺弹性回缩力。

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