COVID-19 疫情期间 AffloVest 在高危呼吸系统患者中的研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04654481

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

病症：慢性阻塞性肺疾病、慢性咳嗽、Covid19。将从西奈山COVID-19康复卓越中心和呼吸研究所招募三十名符合纳入标准的纽约市研究参与者。根据病历号最后一位数字决定，十五名受试者将在其家中获得高频胸壁振荡（HFCWO）设备（AffloVest）、数字体温计、脉搏血氧仪和肺活量计。参与者将接受远程培训，学习使用AffloVest和肺活量计。此外，所有受试者都将被要求通过REDCap完成一系列在线心理健康和呼吸道症状评估。将从西奈山COVID-19康复卓越中心和呼吸研究所采用相同筛选流程招募15名符合纳入标准的患者作为对照组。该组将不接受HFCWO干预，但将在其家中获得数字体温计、脉搏血氧仪和肺活量计（通过远程医疗进行培训），并被要求完成所有REDCap和呼吸道症状评估。两组人员的知情同意都将由西奈山临床研究人员获取。

研究持续时间约30天，外加60天和90天的检查。目的：探究在新冠肺炎后合并COPD及慢性咳痰患者的处方护理方案中加入高频胸壁振荡（HFCWO）疗法，以在气道廓清期间支撑膈肌，从而限制肺部症状的进展以及在新冠肺炎康复期间对重症服务的需求。

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。