颈动脉粥样硬化中的口腔微生物组

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07296965

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

病症：动脉粥样硬化性心血管疾病、动脉粥样硬化、颈动脉斑块、牙周炎、颈动脉疾病。背景与理由：据世界卫生组织报道，心血管疾病目前是全球首要死因。近期研究报告指出，中度至重度颈动脉狭窄的患病率为4.2%。越来越多的证据强调了口腔健康状况不佳与血管疾病之间的关联。牙周炎是一种极为常见的疾病，其严重形式影响全球约10%的人口（1）。多项研究揭示了牙周病严重程度与颈动脉（2）及动脉粥样硬化斑块（3）中致病菌存在之间的相关性。方法：研究对象：本横断面研究纳入了一组接受颈动脉内膜切除术的患者：大约一半具有易损颈动脉斑块，另一半具有稳定斑块。光子计数计算机断层扫描（CTA）是术前资格评估的一部分，用于确认颈内动脉狭窄并确定是否纳入研究。

作为研究方案的一部分，将仅要求参与者进行无创磁共振（MR）和超声成像，以对斑块易损性进行分类。所有成像数据将根据塞梅尔维斯大学数据保护协议进行匿名化处理。干预（样本采集）：本研究涉及术前口腔健康评估，并在颈动脉内膜切除术期间采集口腔、肛门、尿液、血液和颈动脉斑块样本，用于微生物组分析。所有样本及相应数据将完全匿名化，并在塞梅尔维斯大学颈动脉斑块生物样本库（BM/33955-1/2023）内处理。对照：根据颈动脉双功超声（GSM评分）以及光子计数CTA和MR斑块特征描述进行分类的易损斑块与稳定斑块患者。结局：1. 在口腔微生物组中鉴定与斑块严重程度和易损性呈正相关的牙周和牙髓病原体。2. 不同的微生物组组成

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。