低剂量全肺放射治疗用于COVID-19合并呼吸功能受损患者

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04427566

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 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：COVID-19。主要结局指标是启动基于ICU的机械通气后30天的死亡率。根据当前可用数据，在当前设计中，假设接受机械通气患者的死亡率为80%。在16名可评估患者接受超低剂量全肺放射治疗（ULD-WLRT）后，将进行中期无效性分析。如果至少有3名患者存活至少30天，我们将额外招募8名患者（总计24名患者）。否则，试验将停止以进行进一步评估。由于当地机构目前关于30天死亡率的数据有限，当数据可用时，我们将回顾性评估我们机构中未接受ULD-WLRT的机械通气患者的死亡率。至事件发生时间的次要目标（例如总生存期、至出院时间）分析将使用Kaplan-Meier生存分析进行，采用竞争风险模型（因死亡而退出研究），并在模型中包括人口统计学/临床特征的影响。

比例终点（如脱离呼吸机的患者百分比）将连同95% Clopper-Pearson精确置信区间一起计算。前后测量值将采用重复测量的线性混合模型进行评估（必要时进行适当的数据转换）。人口统计学/临床特征与其他次要目标（例如，磨玻璃影（GGO）/实变的面积）之间的关联将通过广义线性模型来实现。

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。