老年感染性心内膜炎数据集
该数据集来自clinicaltrials.gov，聚焦老年感染性心内膜炎患者，收集临床、治疗、生物学、微生物学、超声心动图及老年医学等多维度数据
基本信息
资源简介
老年感染性心内膜炎数据集
该数据集英文名为 Infective Endocarditis in the Elderly，来源于 clinicaltrials.gov，聚焦老年感染性心内膜炎患者。围绕这一人群，数据集汇集临床、治疗、生物学、微生物学、超声心动图以及老年医学等多维度信息，用于对患者进行人群监测。其主题标签为感染性心内膜炎，在分类上归入循环系统疾病下的其他类别。整体而言，该数据集以老年感染性心内膜炎为核心对象，通过多维度数据的持续收集，为相关临床观察与人群监测提供数据基础。
【数据集背景】
感染性心内膜炎是循环系统疾病中较为复杂的一类感染性疾病，老年患者因基础疾病多、临床表现不典型，其诊疗与监测往往需要综合多方面信息。该数据集以老年感染性心内膜炎患者为对象，来源于 clinicaltrials.gov，主题标签为感染性心内膜炎，本站分类为循环系统疾病 / 其他。数据集旨在支持对这一人群的监测，关注范围覆盖临床、治疗、生物学、微生物学、超声心动图及老年医学等多个维度。
【数据内容】
数据集收集的数据涉及临床、治疗、生物学、微生物学、超声心动图以及老年医学等方面。源站描述中列出的监测时间点包括：纳入前 M-2/3、纳入前 D-15、D0、M3，以及 1 年时的生命状态。上述时间点与数据维度共同构成了该数据集的内容框架。除源站描述所列内容外，各维度的具体变量、字段结构、样本量等信息源站未提供。
【采集与来源】
该数据集来自 clinicaltrials.gov。源站描述表明其开展人群监测，按纳入前 M-2/3、纳入前 D-15、D0、M3 及 1 年时生命状态等时间节点收集临床、治疗、生物学、微生物学、超声心动图和老年医学数据。关于采集机构、采集地点、招募方式及伦理审批等信息，源站未提供。
【适用场景】
基于其覆盖的老年感染性心内膜炎人群及多维度监测数据，该数据集可用于围绕老年感染性心内膜炎的临床观察与人群监测相关工作。其主题标签为感染性心内膜炎，分类归属循环系统疾病 / 其他。关于具体的研究设计类型、分析用途及预期应用方向，源站未提供。
【使用方法】
源站未提供该数据集的具体使用方式、访问条件、数据格式及配套文档等信息。
【质量与限制】
源站未提供关于数据质量、完整性、缺失情况、偏倚控制及使用限制等方面的说明。
【引用与许可】
源站未提供该数据集的引用方式与许可条款信息。
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/NCT02910856
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
Conditions: Infective Endocarditis. Population monitoring: Clinical, therapeutic, biological, microbiological, echocardiographic and geriatric data are collected. (M-2/3 before inclusion; D-15 before inclusion; D0; M3; vital status at 1 year)
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。
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