ATTR-CM：多国非干预性疾病登记研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06651073

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

条件：转甲状腺素蛋白淀粉样心肌病。研究变量将包括ATTR-CM患者诊断时的人口学和临床特征，包括年龄、性别、体格测量、相关病史和合并症、纽约心脏协会（NYHA）功能分级、既往心脏和心血管药物处方、ATTR-CM类型（ATTRwt或ATTRm）以及诊断参数。暴露变量将包括治疗类型、治疗方案/模式以及合并用药。结局变量将提供死亡（状态和原因）、住院（状态和原因）、影像学和实验室评估、堪萨斯城心肌病问卷（KCCQ）以及医疗资源利用（例如，住院天数、急诊就诊频率）的信息。所有相关数据将从索引日期收集至观察期结束。

数据将从患者电子病历和医疗记录中所有可获取的信息中提取（例如，会诊记录、出院小结、实验室检测结果、已记录的处方数据，以及与其他医疗服务提供者沟通的任何其他文档）。所有数据将由经过培训的研究中心人员收集，并直接录入基于网络的电子病例报告表（eCRFs）。

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。