成人支气管扩张中的原发性纤毛运动障碍
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为成人支气管扩张中的原发性纤毛运动障碍(PCD)。支气管扩张是一种以不可逆支气管扩张、黏液纤毛清除受损和反复感染为特征的慢性呼吸系统疾病,40-80% 的非囊性纤维化(CF)成人支气管扩张患者无法找到明确病因

基本信息
资源简介
成人支气管扩张中的原发性纤毛运动障碍
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为成人支气管扩张中的原发性纤毛运动障碍(PCD)。支气管扩张是一种以不可逆支气管扩张、黏液纤毛清除受损和反复感染为特征的慢性呼吸系统疾病,40-80% 的非囊性纤维化(CF)成人支气管扩张患者无法找到明确病因。PCD 是一种遗传性运动纤毛疾病,可导致慢性耳鼻肺疾病,几乎所有患者成年后都会出现支气管扩张。该数据可用于研究成人支气管扩张的病因分类与 PCD 诊断相关问题(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:特发性支气管扩张。支气管扩张是一种慢性呼吸系统疾病,其特征为不可逆的支气管扩张、黏液纤毛清除功能受损以及反复感染。尽管进行了全面评估,40-80% 的非囊性纤维化(CF)成人支气管扩张患者仍无法找到明确病因。这种诊断缺失限制了对靶向治疗、个体化预后以及潜在遗传咨询的机会。原发性纤毛运动障碍(PCD)是一种运动纤毛的遗传性疾病,可导致慢性耳鼻肺疾病。几乎所有受累个体在成年时都会出现支气管扩张(4)。诊断复杂,没有“金标准”检测,需要多种专门诊断方法——其中大多数仅在大型转诊中心可用。在当前的北美实践中,对疑似 PCD 的评估通常从测量鼻
【主题与分类】
主题标签:Idiopathic Bronchiectasis。本站分类:呼吸系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07566611
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/NCT07566611
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
疾病:特发性支气管扩张。支气管扩张是一种慢性呼吸系统疾病,其特征为不可逆的支气管扩张、黏液纤毛清除功能受损及反复感染。尽管进行了全面评估,40-80%的非囊性纤维化(CF)成人支气管扩张患者仍无法确定病因。这种诊断上的缺失限制了靶向治疗、个体化预后评估及潜在遗传咨询的机会。原发性纤毛运动障碍(PCD)是一种遗传性运动纤毛疾病,可导致慢性耳鼻肺疾病。近100%的受累个体在成年后发展为支气管扩张(4)。该病诊断复杂,缺乏“金标准”检测,需要多种专门诊断方法——多数仅在大型转诊中心可提供。在当前的北美临床实践中,对疑似PCD的评估通常始于鼻一氧化氮(nNO)测定,若操作正确,这是一种准确的筛查工具。
然而,由于技术差异,检测误差时有发生,而在越来越多保留纤毛超微结构的PCD基因型中,以及在某些原发性免疫缺陷中,假阴性已有充分描述。高速视频显微镜分析(HSVA)是一项关键的PCD诊断工具,可在离体条件下直接观察纤毛摆动,提供对纤毛摆动频率、波形和模式的详细评估。作为一种功能性检测,HSVA在PCD否则可能被漏诊的病例中具有重要诊断价值(例如,nNO正常、透射电子显微镜(TEM)正常/无诊断意义,或基因检测不完整的患者)。当采用标准化方案和盲法复核时,多中心研究显示出优异的诊断性能,灵敏度和特异性分别为96-100%和91-96%。气液界面(ALI)培养通过区分固有纤毛缺陷与继发性、炎症诱导的异常,进一步提高了准确性。越来越多的证据表明
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。
需要用于商业化训练或医疗器械注册(NMPA/FDA)?
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连,提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。




