稳定期COPD患者的容积HRCT数据集

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦稳定期慢性阻塞性肺疾病(COPD)患者,涵盖肺气肿、气道阻塞等病症

Mansoura UniversityMansoura University
clinicaltrials
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其他图像分割Chronic Obstructive Pulmonary DiseasePulmonary EmphysemaAirway Obstruction
Volumetric HRCT in Stable COPD Patients.

基本信息

模态
其他
任务类型
图像分割
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

稳定期COPD患者的容积HRCT数据集

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦稳定期慢性阻塞性肺疾病(COPD)患者,涵盖肺气肿、气道阻塞等病症。数据基于容积高分辨率计算机断层扫描(HRCT),可对肺实质及结构改变进行三维定量评估,用于量化肺气肿范围、空气潴留及气道壁厚度。相比常规肺功能检查,HRCT具备更高的空间分辨率,能反映区域性的肺实质破坏与周围气道陷闭。该数据可用于COPD影像定量分析、肺气肿分布评估及相关算法研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:慢性阻塞性肺疾病、肺气肿、气道阻塞。背景与依据:慢性阻塞性肺疾病(COPD)的特征是由气道和/或肺泡异常导致的持续性呼吸道症状(如呼吸困难、咳嗽和咳痰),并引起进行性气流受限。虽然通过肺量计测得的不可逆气流受限(支气管舒张剂后FEV1/FVC < 0.70)可确诊,但整体肺量计检查缺乏评估区域肺实质破坏、肺气肿分布或周围气道陷闭所需的空间分辨率。容积高分辨率计算机断层扫描(HRCT)能够对COPD患者的肺实质及结构改变进行详细的三维定量评估。研究目标:量化肺气肿范围、空气潴留和气道壁厚度,使

【主题与分类】

主题标签:Chronic Obstructive Pulmonary Disease、Pulmonary Emphysema、Airway Obstruction。本站分类:呼吸系统疾病/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07809399

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    • 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、肺气肿、气道阻塞。背景与原理:慢性阻塞性肺疾病(COPD)以持续性呼吸道症状(如呼吸困难、咳嗽和咳痰)为特征,这些症状源于气道和/或肺泡异常,导致进行性气流受限。虽然通过肺功能测定确认的不可逆气流受限(支气管舒张剂后FEV1/FVC < 0.70)可确诊,但整体肺功能测试缺乏评估区域肺实质破坏、肺气肿分布或外周气体陷闭所需的空间分辨率。容积高分辨率计算机断层扫描(HRCT)能够对COPD患者的肺实质及结构改变进行详细的三维定量评估。研究目的:使用容积HRCT量化肺气肿范围、气体陷闭和气道壁厚度。评估定量容积HRCT表现与COPD严重程度临床指标之间的关系。

方法与步骤:本横断面观察性研究在Mansoura University Hospital(吸烟门诊和胸部疾病综合门诊)进行,伦理批准编号为MS.25.02.3101。纳入的参与者包括根据GOLD指南诊断为稳定期COPD的患者。所有参与者均接受以下评估:临床评估:全面采集病史(症状、吸烟状况)、体格检查及mMRC呼吸困难量表分级。肺功能检测与肺容积:肺量计检查(FEV1、FVC、FEV1/FVC、MMEF)、6分钟步行试验(6MWT)及肺容积测量(RV、TLC、RV/TLC%)。实验室检查:全血细胞计数(CBC)并计算中性粒细胞与淋巴细胞比值(NLR)及血小板与淋巴细胞比值(PLR),以及动脉血气(ABG)分析。HRCT成像方案:在完全吸气末屏气期间进行多探测器HRCT(至少64排,层厚≤1.5 mm,矩阵512x512)(可选呼气相扫描以评估空气潴留)。专用高分辨

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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