炎症性疾病免疫表型与心血管研究生物样本库

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07737470

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；
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   • 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

疾病类型：心包炎、Tako-TSUBO心肌病、心肌炎、炎症性心肌病、狼疮、系统性硬化症、抗磷脂综合征、特发性炎症性肌病。详细说明：INFLAME-BANK是一项法国多中心前瞻性观察性研究，作为国际EACVI-INFLAME研究的辅助项目开展。其目的是建立血液样本生物样本库，并对疑似与炎症性心血管疾病和自身免疫性风湿性疾病（ICARDs）相关心血管受累的患者进行先进的免疫表型分析和蛋白质组学分析。本研究的主要目标是识别与心血管预后相关的免疫和蛋白质组学生物标志物，并开发能够预测1年内主要不良心血管事件（MACE）的疾病特异性预后评分。主要终点是随访一年后发生MACE的患者比例。次要目标包括：描述疑似或确诊ICARDs患者的基线免疫学和蛋白质组学特征。

评估已识别的细胞和分子生物标志物对个体心血管结局的预后价值，包括心血管死亡、心力衰竭住院、室性心律失常、卒中、心房颤动、复发性ICARD和缓解。评估免疫蛋白质组学生物标志物在检测ICARD患者心血管受累方面的诊断效用。研究光子计数计算机断层扫描（PCCT）与其他影像学方法（如心血管磁共振（CMR）和经胸超声心动图（TTE））相比的诊断和预后价值。识别急性心肌炎患者中与桥粒基因变异相关的炎症特征。该研究计划从参与EACVI-INFLAME方案的法国中心招募300名患者。符合条件的参与者是因疑似或既往诊断为ICARD相关的疑似心血管受累而被转诊接受CMR和/或核医学成像的患者。患者必须入组EACVI-INFLAME研究并提供知情

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。