志愿者正压气道（PAP）系统评估

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07246538

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数据说明

条件：气道梗阻。镇静操作涉及向患者施用药物，以减轻意识和疼痛，但不完全丧失意识。这些药物常见的副作用是气道组织部分或完全阻塞气道，阻碍氧气流向肺部。研究表明，通过在镇静期间实施PAP治疗可有效降低这一风险，该治疗涉及将气流导向紧贴患者鼻孔和/或口部的面罩内。然而，用于实施PAP治疗的无创呼吸机价格昂贵且体积庞大，在医院进行镇静操作的区域往往不可用。

研究人员开发了一种小型、低成本的新型PAP系统，用于镇静操作中，可将气道压力控制在所需水平（这一功能通常仅见于更大、更昂贵的设备），提供潮气量估算（通常仅无创呼吸机具备此功能），提供呼吸频率估算，并通过一种据研究人员所知尚未发表的新方法，使用标准二氧化碳监测仪实现对呼出二氧化碳的更准确监测。研究人员的研究目标是证明这些功能在人体受试者中的准确性。该系统比无创呼吸机小得多且便宜得多，提供增强的呼吸监测，并有可能成为一种实用的替代方案，使镇静期间的PAP治疗更加可行。研究人员的评估将主要包括将研究人员系统的性能与FDA批准的商用呼吸监测仪进行对比，以验证准确性。

研究人员预计，研究者的系统将能自动调节氧气流量，以维持所需的气道压力，即使在面罩漏气和患者吸入流量等变量存在的情况下也是如此。研究人员还预计，该

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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