验证智能呼气分析仪作为糖尿病、肝脏、肾脏、肺部及其他代谢紊乱筛查工具
该数据集来自 clinicaltrials.gov，用于验证由印度班加罗尔 Humors Tech Pvt Ltd 开发的便携式智能呼气分析仪 Respyr 作为糖尿病、肝脏、肾脏、肺部及其他代谢紊乱筛查工具的效果
基本信息
资源简介
验证智能呼气分析仪作为糖尿病、肝脏、肾脏、肺部及其他代谢紊乱筛查工具
该数据集来自 clinicaltrials.gov，用于验证由印度班加罗尔 Humors Tech Pvt Ltd 开发的便携式智能呼气分析仪 Respyr 作为糖尿病、肝脏、肾脏、肺部及其他代谢紊乱筛查工具的效果。设备基于 IoT 与深度技术，通过 AI 和 ML 算法测量呼出气中百万分之一及十亿分之一级别的挥发性有机化合物（VOCs）和气体，以非侵入方式识别代谢紊乱。研究覆盖 2 型糖尿病、肝病、肾病、肺病、代谢疾病患者及健康志愿者，参与者需在空腹条件下提供呼气样本。数据可用于代谢性疾病无创筛查与分类研究（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：条件：2型糖尿病、肝脏疾病、肾脏疾病、肺部疾病、代谢疾病、健康志愿者。智能呼气分析仪 Respyr 是由印度班加罗尔 Humors Tech Pvt Ltd 开发的物联网与深度技术便携式设备。该设备利用基于 AI 和 ML 的算法，测量呼出气中百万分之一和十亿分之一级别的挥发性有机化合物（VOCs）和气体，以非侵入方式识别代谢紊乱。注册详情：该研究已在 CTRI 注册（CTRI/2022/09/045983），并已获得迈索尔 JSS 医学院机构伦理委员会的伦理批准（编号：JSSMC/IEC/260822/07/CT Final Approval/2022-23，日期 2022 年 12 月 19 日）。方案编号：HTB-PROTOCOL-01，版本 1，日期 2022 年 3 月 7 日。测试程序：参与者将在空腹条件下提供呼出气样本，或
【主题与分类】
主题标签：Diabetes Mellitus, Type 2、Liver Diseases、Kidney Diseases、Lung Diseases、Metabolic Diseases、Healthy Volunteers。本站分类：呼吸系统疾病。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07646015
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/NCT07646015
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：2型糖尿病、肝脏疾病、肾脏疾病、肺部疾病、代谢性疾病、健康志愿者。智能呼气分析仪Respyr是由印度班加罗尔的Humors Tech Pvt Ltd开发的物联网和深度技术便携式设备。该设备利用基于AI和ML的算法，测量呼出气体中以百万分之一和十亿分之一为单位的挥发性有机化合物（VOCs）和气体，以非侵入性方式识别代谢紊乱。注册详情：该研究已在CTRI注册（CTRI/2022/09/045983），并已获得迈索尔JSS医学院机构伦理委员会的伦理批准（编号：JSSMC/IEC/260822/07/CT Final Approval/2022-23，日期：2022年12月19日）。方案编号：HTB-PROTOCOL-01，版本1，日期：2022年3月7日。测试程序：参与者将在空腹条件下提供呼出气体样本，或在饮水后至少间隔1小时、进食后3-4小时提供样本。呼气分析仪的读数将与标准实验室诊断值进行比较，包括FBS/RBS、RFT、LFT、肺量测定和血脂谱，所有这些测试均在参与后15天内进行。
法规合规性：本研究遵循ICH-GCP指南、CDSCO-DCGI及2019年《新药与临床试验规则》，以及ICMR《人体生物医学研究伦理指南》。
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
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