内窥镜活瓣治疗肺气肿对膈肌活动度的影响
该数据集来自 clinicaltrials.gov，聚焦慢性阻塞性肺疾病（COPD）合并肺气肿患者接受内窥镜活瓣（EBV）治疗后的膈肌活动度变化
基本信息
资源简介
内窥镜活瓣治疗肺气肿对膈肌活动度的影响
该数据集英文名为 The Effect of Treatment of Emphysema With Endobronchial Valves on the Diaphragm Mobility，来源于 clinicaltrials.gov，聚焦慢性阻塞性肺疾病（COPD）合并肺气肿患者接受内窥镜活瓣（EBV）治疗后膈肌活动度的变化。在 COPD 患者存在肺气肿时，呼气通气受损会导致肺过度充气，进而改变胸廓的呼吸机制并损害肌肉的运动能力；其中最重要的呼吸肌——膈肌——会向尾侧移位并变平，导致其容量与活动度下降。部分 COPD 患者符合内窥镜活瓣治疗标准，可在支气管系统中置入单向活瓣。该研究旨在评估膈肌运动方面的变化，为呼吸系统疾病领域的相关研究提供数据参考。
【数据集背景】
慢性阻塞性肺疾病（COPD）合并肺气肿时，呼气通气受损引起肺过度充气，使胸廓呼吸机制发生改变，呼吸肌运动能力受损。膈肌作为最重要的呼吸肌，因向尾侧移位并变平而出现容量与活动度下降。部分 COPD 患者符合内窥镜活瓣（EBV）治疗标准，可在支气管系统内插入单向活瓣。EBV 的作用机制被认为是通过使目标肺叶形成肺不张，从而减轻过度充气，进而减轻症状并改善肺功能。该数据集即围绕这一治疗背景下膈肌活动度的评估展开。
【数据内容】
该数据集的主题标签为 Chronic Obstructive Pulmonary Disease，Emphysema or COPD，所属分类为呼吸系统疾病 / 其他。其关注的核心内容为 COPD 合并肺气肿患者接受内窥镜活瓣治疗后膈肌活动度的变化。源站描述中列出的研究目的包括评估膈肌的运动情况。除上述主题与目的性描述外，源站未提供具体变量、指标、样本量或数据字段等细节。
【采集与来源】
该数据集来源于 clinicaltrials.gov。源站描述提及的研究对象为慢性阻塞性肺疾病、肺气肿或 COPD 患者，研究涉及符合内窥镜活瓣治疗标准的部分患者。关于采集时间、采集地点、采集设备与具体流程，源站未提供。
【适用场景】
基于现有信息，该数据集适用于与 COPD 合并肺气肿患者内窥镜活瓣治疗相关的呼吸系统疾病研究场景，尤其是围绕膈肌活动度变化、肺过度充气与呼吸机制改变等主题的分析与参考。其他具体应用场景源站未提供。
【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/NCT06163131
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：慢性阻塞性肺疾病、肺气肿或COPD。当COPD患者存在肺气肿时，呼气通气受损会导致肺过度充气。这会引起胸廓呼吸机制的改变，从而导致肌肉运动能力受损。最重要的呼吸肌——膈肌——向尾侧移位并变平，因此该肌肉的容量和活动度下降。部分COPD患者符合支气管内活瓣（EBV）治疗的标准，可将单向活瓣置入支气管系统。EBV的作用机制被认为是在目标肺叶形成肺不张，从而减轻过度充气，进而减轻症状并改善肺功能。本研究旨在评估：1. 重度肺气肿患者置入支气管内活瓣后膈肌运动是否改善。2. 置入支气管内活瓣后膈肌功能的改善与症状、肺功能检查和身体能力的改善之间是否存在相关性。3.
如果术后立即进行膈肌功能超声评估，能否预测肺不张的发生及由此决定的临床结局
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。
