人工肝血液净化系统可有效改善COVID-19高细胞因子血症

数据集获取

源站：https://search.dataone.org/view/sha256%3A8264e03a7f914564ef6e442f2295d685fd5a234b27e6868dd56a2c92cfddb9b7

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

自2019年12月以来，2019冠状病毒病(COVID-19)在武汉暴发，并迅速蔓延至全国和全球。随着确诊和死亡人数持续上升，这已成为国际公共卫生的焦点。COVID-19传染性强，且尚无有效治疗方法。迫切需要新的治疗策略以提高重症和危重症患者的治疗成功率。越来越多的证据表明，细胞因子风暴在COVID-19的进展中发挥重要作用。人工肝血液净化系统(ALS)有望改善细胞因子风暴。在本研究中，检测了12例COVID-19患者接受ALS治疗前后的细胞因子和趋化因子水平，并获得了令人振奋的结果。本研究直接证明ALS可阻断细胞因子风暴、快速清除炎症介质，并有望抑制疾病进展，为COVID-19的临床治疗提供了新思路。

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。