中度阻塞性睡眠呼吸暂停中的吗啡研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为中度阻塞性睡眠呼吸暂停中的吗啡相关研究。阻塞性睡眠呼吸暂停是最常见的睡眠呼吸障碍,由上气道部分或完全闭塞引起,导致反复觉醒以恢复气道通畅,常伴随睡眠不解乏及不良健康结局

基本信息
资源简介
中度阻塞性睡眠呼吸暂停中的吗啡研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为中度阻塞性睡眠呼吸暂停中的吗啡相关研究。阻塞性睡眠呼吸暂停是最常见的睡眠呼吸障碍,由上气道部分或完全闭塞引起,导致反复觉醒以恢复气道通畅,常伴随睡眠不解乏及不良健康结局。肥胖是其最强危险因素,发病率随肥胖水平上升而增加,据估计目前 80% 患者未被诊断。吗啡、阿片类药物仍是中重度疼痛治疗的首选。该数据可用于呼吸系统疾病与睡眠呼吸障碍相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:阻塞性睡眠呼吸暂停。睡眠呼吸障碍(SDB)是一个术语,用于涵盖睡眠期间遇到的一系列呼吸事件,包括阻塞性睡眠呼吸暂停(OSA)。OSA 是最常见的 SDB 形式,由睡眠期间上气道部分或完全闭塞引起,导致反复觉醒以恢复气道通畅。这些频繁的阻塞性事件可能与睡眠不解乏的症状及不良健康结局相关。由于肥胖水平上升,OSA 的发病率正在增加,肥胖已被确定为发生 OSA 的最强危险因素。据估计,目前 80% 的患者未被诊断。因此必须假设其中一些患者被转诊接受手术。吗啡、阿片类药物和类阿片药物仍是中度和重度疼痛缓解的首选治疗。不可避免地,大量
【主题与分类】
主题标签:Obstructive Sleep Apnoea。本站分类:呼吸系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03127800
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03127800
标准获取流程:
- 访问源站链接,注册/登录账号;
- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
病症:阻塞性睡眠呼吸暂停。睡眠呼吸障碍(SDB)是一个涵盖睡眠期间遇到的一系列呼吸事件的术语,其中包括阻塞性睡眠呼吸暂停(OSA)。OSA是SDB最常见的表现形式,由睡眠期间上呼吸道部分或完全闭塞引起,导致反复觉醒以恢复气道通畅。这些频繁的阻塞性事件可能与睡眠不解乏的症状及不良健康结局相关。由于肥胖水平上升——已被确定为发展OSA最强的风险因素——OSA的发病率正在增加。据估计,目前80%的患者未被诊断。因此,必须假设其中一些患者被转诊进行手术。吗啡、阿片类药物和类阿片药物仍是中度至重度疼痛缓解的首选治疗。不可避免地,大量患者将接受手术并接受术后阿片类镇痛。阿片类药物可能会降低呼吸频率和潮气量,减少对高碳酸血症/缺氧的化学敏感性,以及降低上呼吸道肌张力。
这些效应可能进一步损害SDB患者的呼吸功能。有限的数据显示,在接受阿片类镇痛药的SDB患者中,拔管并发症增加、矛盾呼吸模式发生率升高以及明显的氧饱和度下降,但仅有一项随机对照试验研究了阿片类药物对SDB受试者的影响。因此,目前关于OSA患者管理及其围手术期风险的证据基础较为匮乏。正因如此,美国麻醉医师学会目前关于限制此类患者使用阿片类药物的建议,仅基于专家意见。事实上,阿片类镇痛药对SDB患者的影响仍知之甚少,这使得在为此类患者开具这些药物时做出知情决策成为一项挑战。这项前瞻性、配对设计试验将研究
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。
数据缺失?
依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。




