MuCopilot用于囊性纤维化无监督客观评估的数字工具的性能与安全性

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06147778

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
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：囊性纤维化。本研究旨在评估MuCopilot——一款智能手机应用程序，用于测量囊性纤维化（CF）患者肺功能（咳嗽和呼吸困难测试）、整体运动能力（步行测试）及患者报告结局（PROs）的客观数据。这些数据在患者家中进行的无人监督数字测试期间收集，介于门诊咨询之间。主要目标是证明家中MuCopilot数字测试（D1）与诊所内进行的标准对应测试（D0）结果的相关性。次要目标在于确定测试结果的准确性、可靠性和可重复性，以及研究PRO的测试-再测试可靠性。研究还旨在评估解决方案的安全性、可用性和满意度。探索性目标包括评估MuCopilot评分与其他标准如FVC、FEV1/FVC比值之间的关系，以及探索咳嗽监测与患者感知的相关性。患者将能够下载MuCopilot应用。

他们将参加1次入组访视和7次随访访视，分别安排在第1天、第3天、第5天、第7天、1个月、2个月、3个月减1天。该研究将纳入70名CF患者，并在法国进行。

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。