通过气道闭合压测量压力时间乘积监测呼吸努力

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06040138

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     以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

病症：呼吸衰竭、脱机失败。机械通气（MV）是重症监护病房（ICU）患者管理中不可或缺的支持手段。根据国际流行病学研究，约40%的ICU入院患者需要通气支持。国际流行病学数据显示，略高于55%的ICU患者过早脱机，约20%的患者经历困难且延长的脱机过程。在阿根廷，我们的国家，有报告指出这一比例为49.3%。关于这一部分，国际和国内文献中的一个共同点是，此类患者机械通气、ICU和住院时间更长。在延长脱机期间，监测肌肉努力变得至关重要：过度和不足的努力通常都会导致膈肌功能障碍。前者易导致疲劳，后者则导致萎缩。在此背景下，实施“膈肌保护”策略至关重要，该策略包括调整辅助水平，以肌肉努力或肌肉压力（PMUS）为重点，使其保持在目标范围内。

测量吸气努力程度的参考方法是食道压力-时间乘积（PTPESO），该方法涉及通过吸气期间产生的食道压力（PES）变化来测量PMUS的大小、其持续时间以及呼吸频率（RR）。对于接受部分通气支持的患者，推荐PTP值为50至150 cmH2O/秒/分钟。因此，PES成为了管理长期机械通气脱机患者的一种日常且参考性的工具。近期，Bertoni等人提出了一种非侵入性方法，即测量闭塞压（POCC），无需评估PES即可估算PMUS的大小并在PSV中规划辅助支持。通过气道呼气末闭塞操作，量化患者吸气期间信号的最大负偏转。这一操作被称为POCC。随后，通过一个简单的

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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