SARS-CoV2 所致肺损伤的肺部 CT 扫描分析

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04395482

标准获取流程：

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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：covid19。背景：2月，在意大利伦巴第记录了首例SARS-CoV2阳性患者，该病毒能够引起一种称为2019冠状病毒病（COVID-19）的严重急性呼吸衰竭。已通过定性评估肺部形态学来描述这种感染在患者入院时及住院期间的宏观特征。目前，尚无研究通过定量分析详尽描述SARS-CoV2诱导的肺实质损伤。本研究的假设是，在SARS-CoV2诱导的严重呼吸功能不全患者中，通过CT扫描评估的肺实质特定形态学和定量改变可能影响呼吸交换（氧合和CO2清除）异常程度的严重性，并影响患者结局。

通过CT扫描评估肺部特征性形态学模式，有助于识别可从不同强度治疗中获益的特定患者集群，从而对患者严重程度分层及死亡风险评估作出重要贡献。这是一项探索性临床描述性研究，针对一个全新的患者群体——经核酸扩增检测确诊为SARS-CoV2阳性的患者——的肺部CT图像进行分析。样本量（患者人数）：本研究将收集所有符合纳入标准的患者；预计共收集500名患者。每个当地实验中心将纳入约80名患者。将分析以下患者数据：* 与CT扫描对应的血气分析数据，包括入院时、进行CT扫描时、入住重症监护室时及入院后7天进行的检查 * 患者特征，如年龄、性别和体重指数（BMI） * 合并症 * 器官功能障碍的存在，采用序贯器官功能

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。