复杂性肺炎旁积液或脓胸的每日一次胸膜腔内酶治疗

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于复杂性肺炎旁积液或脓胸等胸膜感染疾病。源站描述了一项临床试验,旨在比较每日一次与每日两次经胸管向胸膜腔注入组织型纤溶酶原激活剂(tPA)和脱氧核糖核酸酶(DNase)的疗效差异,并观察患者结局及液体残留情况

University of North Carolina, Chapel HillUniversity of North Carolina, Chapel Hill
clinicaltrials
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医学影像预测Pleural Infection BacterialPleural InfectionsPleural Infections and InflammationsEmpyema, PleuralEmpyemaComplicated Pleural Effusion/ EmpyemaPleural Effusion
Once Daily Intrapleural Enzyme Therapy in Complicated Parapneumonic Effusion or Empyema

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-11-02

资源简介

复杂性肺炎旁积液或脓胸的每日一次胸膜腔内酶治疗

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于复杂性肺炎旁积液或脓胸等胸膜感染疾病。源站描述了一项临床试验,旨在比较每日一次与每日两次经胸管向胸膜腔注入组织型纤溶酶原激活剂(tPA)和脱氧核糖核酸酶(DNase)的疗效差异,并观察患者结局及液体残留情况。数据可用于胸膜感染治疗方案的比较研究,支持临床决策与疗效评估(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:细菌性胸膜感染、胸膜感染、胸膜感染与炎症、脓胸、胸膜脓胸、复杂性胸腔积液/脓胸、肺部感染相关胸腔积液、胸腔积液。本临床试验的目标是探究每日一次给予特定药物是否与每日两次给药在治疗肺部周围感染(称为胸膜感染)方面同样有效。这些药物——组织型纤溶酶原激活剂(tPA)和脱氧核糖核酸酶(DNase)——通过胸管置入肺与胸壁之间的空间,以帮助清除感染。研究者试图了解: 每日一次使用该药物是否与每日两次使用同样有效? 每日一次与每日两次接受药物的患者之间结局是否存在差异?* 是否残留更多或更少的液体

【主题与分类】

主题标签:Pleural Infection Bacterial、Pleural Infections、Pleural Infections and Inflammations、Empyema, Pleural、Empyema、Complicated Pleural Effusion/ Empyema、Pleural Effusion。本站分类:呼吸系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07095361

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07095361

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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
      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

疾病条件:细菌性胸膜感染、胸膜感染、胸膜感染与炎症、脓胸、胸膜脓胸、复杂性胸腔积液/脓胸、与肺部感染相关的胸腔积液、胸腔积液。本临床试验的目标是探究每日一次给予特定药物治疗肺部周围感染(称为胸膜感染)是否与每日两次给药同样有效。这些药物——组织型纤溶酶原激活剂(tPA)和脱氧核糖核酸酶(DNase)——通过胸管置入肺与胸壁之间的腔隙,以帮助清除感染。研究者试图了解:* 每日一次用药是否与每日两次用药同样有效?* 每日一次与每日两次用药的患者在结局上是否存在差异?* 根据给药频率的不同,胸腔内残留的液体量(胸部X线片上可见)是否有多有少?参与者将:* 患有肺部周围感染,并将接受常规住院治疗,包括置入胸管引流肺部周围的感染液体。

  • 被征求同意参加研究。
  • 被随机选择(如同掷硬币)通过胸管每天一次或每天两次接受药物治疗。

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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