低剂量胸部CT改善发热性中性粒细胞减少患者肺部感染的早期诊断
该数据集来自一项前瞻性研究，纳入67例化疗诱导的发热性中性粒细胞减少患者，在发热首日比较低剂量胸部CT与标准胸部X线摄影对肺部感染的检测价值，并探索低剂量CT对侵袭性真菌病早期检测的表现
基本信息
资源简介
低剂量胸部CT改善发热性中性粒细胞减少患者肺部感染的早期诊断
Improving early diagnosis of pulmonary infections in patients with febrile neutropenia using low-dose chest computed tomography
该数据集来自一项前瞻性研究，纳入67例化疗诱导的发热性中性粒细胞减少患者，在发热首日比较低剂量胸部CT与标准胸部X线摄影对肺部感染的检测价值，并探索低剂量CT对侵袭性真菌病早期检测的表现。研究以专家小组对发热事件的共识诊断作为参考标准，低剂量CT在研究期间保持盲法。数据可用于评估两种影像模态的诊断准确性，支持肺部感染早期识别与影像方法比较研究（来源 DataONE，CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication 许可）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：我们在化疗诱导的发热性中性粒细胞减少患者中开展了一项前瞻性研究，以探讨低剂量计算机断层扫描相较于标准胸部X线摄影的诊断价值。目的是比较两种模态对肺部感染的检测，并探索低剂量计算机断层扫描在侵袭性真菌病早期检测中的表现。低剂量计算机断层扫描在研究期间保持盲法。由专家小组对发热事件作出的共识诊断被用作参考标准。我们在发热性中性粒细胞减少首日连续纳入67例患者。根据共识诊断，11例患者（16.4%）患有肺部感染。X线摄影的敏感性、特异性、阳性预测值和阴性预测值分别为36%、93%、50%和88%，低剂量计算机断层扫描分别为73%、91%、62%和94%。
【主题与分类】
主题标签：pulmonary infection、invasive fungal disease、low-dose computed tomography、chest radiography、neutropenic fever。本站分类：呼吸系统疾病。
【获取与许可】
源站页面：https://search.dataone.org/view/sha256%3A7dbb2e53e8c1fd7320d1e65d86937e5e5085f429d069ec8c337e27cfc7a179af
使用许可：CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication。
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- OpenDataLab:
数据说明
我们开展了一项前瞻性研究，纳入化疗所致发热性中性粒细胞减少的患者，旨在探讨低剂量计算机断层扫描相较于标准胸部X线摄影的诊断价值。研究目的是比较两种检查方法对肺部感染的检出能力，并探索低剂量计算机断层扫描在侵袭性真菌病早期检测中的表现。研究期间低剂量计算机断层扫描结果保持盲法。以专家组对发热发作作出的共识诊断作为参考标准。我们连续纳入了67例处于发热性中性粒细胞减少第一天的患者。根据共识诊断，11例患者（16.4%）存在肺部感染。X线摄影的敏感性、特异性、阳性预测值和阴性预测值分别为36%、93%、50%和88%，低剂量计算机断层扫描分别为73%、91%、62%和94%。未校正的McNemar检验显示无统计学差异（p = 0.197）。低剂量计算机断层扫描的平均辐射剂量为0.24 mSv。
在纳入的80%被诊断为侵袭性真菌病的患者中，发热第一天进行的低剂量计算机断层扫描显示疑似侵袭性真菌病的影像学异常，而胸部X线片则未见异常。我们得出结论，胸部X线摄影在发热性中性粒细胞减少症第一天的初步评估中对于检测肺部异常价值不大。低剂量计算机断层扫描提高了对肺部浸润的检测能力，并且似乎能够以低辐射剂量在非常早期阶段检测到侵袭性真菌病。
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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公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连，提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
