支气管扩张症功能性呼吸成像研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦支气管扩张症(Bronchiectasis)患者的功能性呼吸成像研究

Papworth Hospital NHS Foundation TrustPapworth Hospital NHS Foundation Trust
clinicaltrials
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医学影像Bronchiectasis
Functional Respiratory Imaging in Bronchiectasis

基本信息

模态
医学影像
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

支气管扩张症功能性呼吸成像研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦支气管扩张症(Bronchiectasis)患者的功能性呼吸成像研究。源站描述为一项为期四周的前瞻性单中心探索性研究,计划招募十名在英国剑桥 Royal Papworth Hospital 的 Cambridge Centre for Lung Infection(CCLI)就诊、正经历肺部急性加重的成人支气管扩张症患者。研究对象需有非囊性纤维化支气管扩张症的明确诊断及当前肺部急性加重。该数据可用于支气管扩张症急性加重期的影像学特征探索与相关分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:支气管扩张症。一项为期四周的前瞻性单中心探索性研究,对象为经历肺部急性加重的成人支气管扩张症患者。该研究将努力招募十名成人受试者(男性和女性),他们在英国剑桥 Royal Papworth Hospital 的 Cambridge Centre for Lung Infection(CCLI)就诊。该研究将纳入已知诊断为支气管扩张症(定义为慢性或反复支气管感染症状,并有影像学证据显示支气管异常且永久性扩张)且非囊性纤维化所致的个体;以及当前肺部急性加重(定义为以下关键症状中三项或以上恶化至少 48 小时:咳嗽;痰量和/或痰性状;痰脓性;呼吸困难 and/or 运动耐量;疲劳 and/or 不适;咯血,并且临床医生确定支气管扩

【主题与分类】

主题标签:Bronchiectasis。本站分类:呼吸系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03818646

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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:支气管扩张症。一项为期四周的前瞻性单中心探索性研究,研究对象为发生肺部急性加重的支气管扩张症成人患者。本研究将努力招募十名成年受试者(男性和女性),这些受试者在英国剑桥皇家帕普沃斯医院(Royal Papworth Hospital)的剑桥肺部感染中心(Cambridge Centre for Lung Infection, CCLI)就诊。本研究将纳入已知诊断为支气管扩张症(定义为具有慢性或复发性支气管感染症状,并有影像学证据显示支气管异常且永久性扩张)且非囊性纤维化所致的个体;以及当前存在肺部急性加重(定义为以下关键症状中三项或以上出现恶化并持续至少48小时:咳嗽;痰量和/或痰性状;痰脓性;呼吸困难 and/or 运动耐量下降;疲劳和/或不适;咯血,且临床医生判定需要改变支气管扩张症治疗方案)的个体。

为最大限度地提高受试者招募率并增进对研究的理解,所有已知频繁急性加重(每年>2次)的CCLI支气管扩张症患者将在研究开始时、即在其个体入组之前收到试验详情,包括患者信息与知情同意书。随后在常规门诊复查期间因肺部急性加重就诊的受试者将被邀请参与,并于当天(第0天)入组开始研究。入组的参与者将接受临床评估和一系列标准检测,包括肺功能检查和血液分析。除这些标准检查外,参与者还将通过经验证的呼吸问卷(生活质量-支气管扩张症-QOL-B;及莱斯特咳嗽问卷-LCQ)完成一系列患者报告结局,并进行功能性呼吸成像(FRI)。FRI包括在肺总量(TLC)和功能残气量(FRC)下进行低剂量高分辨率CT,并结合计算流体动力学测试(CFD)。部分

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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