极早产儿EIT与呼吸状态关系研究
该数据集来自clinicaltrials.gov，聚焦极早产儿慢性肺病、支气管肺发育不良与早产肺，围绕Electrical Impedance Tomography（EIT）这一无创实时肺功能成像技术展开
基本信息
资源简介
极早产儿EIT与呼吸状态关系研究
该数据集英文名为 Relationship Between EIT and Respiratory Status in Very Preterm Infants，来源于 clinicaltrials.gov，本站将其归入呼吸系统疾病 / 其他分类。数据集聚焦极早产儿的慢性肺病、支气管肺发育不良与早产肺问题，围绕电阻抗断层成像（Electrical Impedance Tomography，EIT）这一无创、可实时测量肺功能的成像技术展开。相关研究通过随访早产儿，考察 EIT 能否帮助预测哪些婴儿在矫正胎龄 32 至 33 周时能够成功脱离呼吸支持；若这一目标得以实现，EIT 有望用于制定早产儿呼吸支持的新指南。数据集的主题标签包括 Chronic Lung Disease of Prematurity、Bronchopulmonary Dysplasia 与 Premature Lungs。
【数据集背景】
早产儿尤其是极早产儿常面临慢性肺病与支气管肺发育不良等呼吸系统问题，其肺部发育不成熟，呼吸支持的时机与撤除判断是临床关注的重点。电阻抗断层成像是一种无创成像技术，能够实时测量肺功能，为动态评估早产儿呼吸状态提供了新的技术手段。该数据集所对应的研究正是在这一背景下提出，旨在考察 EIT 与极早产儿呼吸状态之间的关系，并检验其在预测呼吸支持撤除成功与否方面的潜在价值。
【数据内容】
该数据集的主题标签为 Chronic Lung Disease of Prematurity、Bronchopulmonary Dysplasia 与 Premature Lungs，所涉及的疾病条件包括早产儿慢性肺病、支气管肺发育不良以及早产肺。数据集围绕 EIT 这一无创实时肺功能成像技术展开，关注极早产儿的呼吸状态及其与 EIT 测量之间的关系。关于具体的样本量、变量字段、测量指标与数据记录格式，源站未提供。
【采集与来源】
该数据集来源于 clinicaltrials.gov。源站描述显示，相关研究将对早产儿进行随访，观察 EIT 能否帮助预测哪些婴儿在矫正胎龄 32 至 33 周时能够成功脱离呼吸支持。关于采集机构、采集地点、采集时间窗以及具体的采集流程，源站未提供。
【适用场景】
基于源站描述，该数据集可用于探讨 EIT 在极早产儿呼吸状态评估中的作用，尤其是其在预测呼吸支持撤除成功与否方面的潜在应用。若相关研究取得成功，EIT 有可能用于制定早产儿呼吸支持的新指南。关于其他具体的适用场景，源站未提供。
【使用方法】
源站未提供。
【质量与限制】
源站未提供。
【引用与许可】
源站未提供。
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/NCT06609135
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
条件：早产儿慢性肺病、支气管肺发育不良、早产儿肺。电阻抗断层成像（EIT）是一种无创成像技术，可实时测量肺功能。本研究将对早产儿进行随访，以观察EIT是否有助于预测哪些婴儿能在矫正胎龄32-33周时成功脱离呼吸支持。若研究成功，EIT可用于制定早产儿呼吸支持的新指南。
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。
