肺移植 READY CF 2：多中心随机对照试验

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06030206

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   • 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
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数据说明

疾病：囊性纤维化。肺移植是治疗囊性纤维化（CF）终末期肺病的一种选择。在美国，每年因囊性纤维化导致第一秒用力呼气容积（FEV1）低于预测值30%而去世的人数超过接受肺移植的人数。超过半数未接受肺移植而去世的囊性纤维化患者从未被转介考虑肺移植，其中社会经济地位较低、黑人种族或西班牙裔的患者受肺移植机会有限的影響尤为严重。患者不愿接受肺移植的偏好可能占推迟转介决定的25-40%。囊性纤维化基金会制定了肺移植转介指南，建议囊性纤维化患者在FEV1低于预测值50%时，每年与他们的囊性纤维化医生讨论肺移植事宜。在医学上尚未需要之前就考虑肺移植作为治疗选项，将允许有更多时间了解肺移植并解决可能存在的任何肺移植障碍。

通过引入一种教育资源，该资源能够提高患者对肺移植的认识，并促进对肺移植风险与益处的理解，研究人员旨在使囊性纤维化（CF）患者能够与他们的CF医疗提供者共同参与决策，这可能会减少未接受肺移植便去世的CF患者数量。基于先前的研究，研究人员开发了一种新颖的肺移植教育资源，该资源针对患者所识别的知识空白，并提供个性化的教育内容，以帮助CF患者为肺移植的讨论和决策做好准备。这个基于网络的教育资源将真实的CF患者肺移植经历以个人叙述的形式与最新的、针对CF的、基于指南的肺移植医学信息相结合。本研究的总体研究目标是测试研究人员设计的教育资源在改善患者

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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