儿童常见躯体疾病有效治疗与改善方法开发
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦儿童常见躯体疾病的有效治疗与改善方法开发,涉及呼吸系统疾病与先天性心脏缺陷

基本信息
资源简介
儿童常见躯体疾病有效治疗与改善方法开发
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦儿童常见躯体疾病的有效治疗与改善方法开发,涉及呼吸系统疾病与先天性心脏缺陷。覆盖人群为出生至15岁、在临床检查所在地区长期居住的儿童,包括无严重并发症的足月先天性肺炎新生儿、伴气道阻塞的急性支气管炎患儿、无并发症的急性肺炎患儿以及无严重慢性病的患者。数据可用于儿童呼吸系统疾病与先天性心脏缺陷相关研究,支持早期诊断、治疗与康复等方向的分析(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:呼吸系统疾病、先天性心脏缺陷。儿童健康是现代医学的优先事项。一些儿童疾病在儿科医生和家庭医生的实践中最常遇到。患有这些疾病的儿童需要早期诊断、治疗和康复。患者选择标准为: 从出生到15岁的儿童; 在开展临床检查的地区长期居住的儿童; 无严重并发症的足月先天性肺炎新生儿; 伴有气道阻塞的急性支气管炎儿童; 无并发症的急性肺炎儿童; 无严重慢性病的患者。排除标准: 15岁以上的青少年; 患有严重神经和精神疾病的患者; 患有内分泌疾病的患者; 患有长期慢性躯体疾病的患者;*
【主题与分类】
主题标签:Respiratory Diseases、Congenital Heart Defects。本站分类:循环系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06267859
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/NCT06267859
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:呼吸系统疾病、先天性心脏缺陷。儿童健康是现代医学的优先事项。一些儿童疾病在儿科医生和家庭医生的实践中最为常见。患有这些疾病的儿童需要早期诊断、治疗和康复。患者选择标准为:* 从出生至15岁的儿童;* 在临床检查实施地区永久居住的儿童;* 无严重并发症的足月新生儿患有先天性肺炎;* 患有急性支气管炎伴气道阻塞的儿童;* 无并发症的急性肺炎儿童;* 无严重慢性疾病的患者。排除标准:* 15岁以上的青少年;* 患有严重神经和精神疾病的患者;* 患有内分泌疾病的患者;* 长期患有慢性躯体疾病的患者;* 无遗传病理的儿童。
临床研究方法:* 收集病史资料;* 患者一般检查(听诊、触诊、叩诊);* 如有必要:咨询遗传学家及各专科儿科医生(心脏科、外科、泌尿科、肾脏科、耳鼻喉科、肺科、免疫科、过敏科医生)* 标准实验室检查(血、尿、便常规分析);* 标准生化研究(静脉血中的微量元素和酶);* 仪器检查:胸部X线、内脏超声检查(胸腔和腹腔器官)、计算机断层扫描(胸腔和腹腔器官);* 儿童诱导支气管液中酶活性及蛋白酶-抗蛋白酶失衡研究(TTLA、NE、MMP-8、MMP-9、CatG、CatB、CatD、CatL、AAT、A2M、SLPI、TIMP-1)。* 免疫状态研究(细胞免疫,按标准方法);免疫学研究方法——流式细胞术,mIU/mL:免疫图——CD3、CD3/4、CD3/8、CD19、CD16/56、CD3/16/56、CD3/HLA-;及其他;* 抗氧化状态研究(TAS,采用PSR法,mmol/L);* Ass
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。




