呼气挥发性有机化合物在囊性纤维化急性肺部加重早期检测中的应用

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05944367

标准获取流程：

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   • 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
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数据说明

病症：囊性纤维化。这是一项单中心、前瞻性观察性队列研究，旨在评估Owlstone Medical的“呼吸活检”在囊性纤维化（CF）患者肺部感染早期诊断中的潜在效用。在囊性纤维化中，肺部感染频繁发生，并与肺功能下降和疾病进展相关，因此CF管理的基石是感染的早期识别和治疗。“呼吸活检”是一种非侵入性的新技术，已在多种医疗状况的诊断中进行了广泛试验，并取得了有希望的结果。该技术基于识别特定医疗状况患者呼出气体中独特有机化合物谱。在CF患者中诊断肺部感染在临床上具有挑战性，目前依赖于不精确的诊断测试，并且通常需要患者前往医院或诊所进行评估。

最终，本研究旨在评估将“呼吸活检”纳入该诊断路径的可行性，其优势在于既能提高诊断确定性，又有可能实现与CF相关感染的居家诊断。此外，识别与CF感染相关的有机化合物将有助于加深对这些感染发生原因的理解，而迄今为止这一领域仍知之甚少。将招募五名因CF相关肺部感染入住Royal Papworth医院CF住院病房的患者，并使用Owlstone Medical提供的“呼吸活检”设备采集这些患者的呼吸样本，以确定是否能在CF急性加重中识别出独特的有机化合物谱。

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。