胎儿肺功能磁共振成像评估——血氧水平依赖(MRI-BOLD)在先天性膈肌及腹壁畸形中的应用
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦先天性膈疝、脐膨出和腹裂等先天性畸形。胎儿期肺部存在羊水与肺泡分泌物之间的持续血流与压力变化,对肺发育至关重要,该机制紊乱可导致呼吸功能异常,从成熟延迟到肺发育不全

基本信息
资源简介
胎儿肺功能磁共振成像评估——血氧水平依赖(MRI-BOLD)在先天性膈肌及腹壁畸形中的应用
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦先天性膈疝、脐膨出和腹裂等先天性畸形。胎儿期肺部存在羊水与肺泡分泌物之间的持续血流与压力变化,对肺发育至关重要,该机制紊乱可导致呼吸功能异常,从成熟延迟到肺发育不全。呼吸功能涉及胸廓肌肉(膈肌和肋间肌)及腹部肌肉,因此膈疝和腹壁畸形新生儿出生时常见呼吸困难。肺部受累显著增加出生时发病率,但目前缺乏强有力的产前预测标准。肺头比测量肺容积被广泛用于膈疝评估(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:先天性膈疝、脐膨出、腹裂。在胎儿期,肺部存在持续的羊水与肺泡分泌物之间的血流和压力变化,这对肺发育至关重要。这种生理机制的中断可导致呼吸功能紊乱,从单纯的成熟延迟到发育不全。呼吸功能涉及胸廓肌肉(膈肌和肋间肌),也涉及腹部肌肉,这解释了为何在患有膈疝以及腹壁畸形的新生儿中出生时会出现呼吸困难。这种肺部受累极大地导致了出生时观察到的发病率,而目前缺乏强有力的产前预测标准。通过肺头比进行的肺容积测量被广泛用于膈疝
【主题与分类】
主题标签:Congenital Diaphragmatic Hernia、Omphalocele、Gastroschisis。本站分类:呼吸系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04186039
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。
免登录有偿下载
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)
暂未开放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/NCT04186039
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
疾病:先天性膈疝、脐膨出、腹裂。在胎儿期,肺内存在持续的羊水“吸入”与肺泡分泌物之间的流量和压力变化,这对肺发育至关重要。这一生理机制的破坏可导致呼吸功能障碍,从单纯的成熟延迟到发育不全不等。呼吸功能涉及胸廓肌肉(膈肌和肋间肌),但也涉及腹壁肌肉,这解释了为何在患有膈疝以及腹壁畸形的新生儿中,出生时会出现呼吸困难。这种肺部受累在很大程度上导致了出生时观察到的发病率,而目前缺乏强有力的产前预测标准。通过肺头比进行的肺容积测量已广泛用于膈疝,并已扩展到其他先天性畸形,因为没有其他可用的标准。肺头比是一个与生存率相关性良好但与发病率和后遗症相关性不足的参数。新的功能成像技术正在开发中。
其中,血氧水平依赖利用血红蛋白作为内源性对比剂。它基于环境空气中基础状态与氧合后状态的比较。它可对器官进行功能评估。但该技术尚未在胎儿肺中进行评估。本研究的目标是评估膈疝和腹壁畸形胎儿对血氧水平依赖效应反应的质量,并与出生后呼吸结局进行相关性分析。这是一项原创性探索性研究,因此尚无初步数据可用。如果发现相关性,胎儿肺的血氧水平依赖效应可被视为出生后肺功能的早期功能标志物。届时可在产前咨询中将其与肺头比联合使用。最终目标是能够检测
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。
数据缺失?
依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。




