PAGE项目CALiCo研究:ARIC社区动脉粥样硬化风险研究
该数据集来自omicsdi.org,属于PAGE项目CALiCo研究下的ARIC部分,主题标签为Genomics,本站归类为循环系统疾病/心力衰竭

基本信息
资源简介
PAGE项目CALiCo研究:ARIC社区动脉粥样硬化风险研究
该数据集来自omicsdi.org,属于PAGE项目CALiCo研究下的ARIC部分,主题标签为Genomics,本站归类为循环系统疾病/心力衰竭。ARIC是由NHLBI资助的前瞻性流行病学研究,在四个美国社区开展,包含队列组分与社区监测组分,旨在探究动脉粥样硬化的病因与自然史、临床动脉粥样硬化疾病的病因,以及心血管风险因素、医疗照护和疾病在种族、性别、地点与时间上的差异。队列于1987年开始入组,每个现场中心随机招募约4000名45-64岁个体,共15792名参与者接受包括医学、社会和人口学数据的广泛检查,此后每三年复查一次。该数据可用于心血管疾病流行病学与基因组学相关研究(来源 omicsdi.org)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):CALiCo ARIC 由美国国家心肺血液研究所(NHLBI)资助的社区动脉粥样硬化风险研究(ARIC)是一项在四个美国社区开展的前瞻性流行病学研究。ARIC旨在调查动脉粥样硬化的病因与自然史、临床动脉粥样硬化疾病的病因,以及心血管风险因素、医疗照护和疾病在种族、性别、地点与日期上的差异。ARIC包括一个队列组分和一个社区监测组分。队列入组始于1987年。每个ARIC现场中心从其社区内确定的人群中随机选择并招募了约4,000名45-64岁的个体样本。共有15,792名参与者接受了广泛检查,包括医学、社会和人口学数据。这些参与者每三年复查一次,首次筛查
【主题与分类】
主题标签:Genomics。本站分类:循环系统疾病/心力衰竭。
【获取与许可】
源站页面:https://omicsdi.org/dataset/ega/phs000223.v1.p1
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://omicsdi.org/dataset/ega/phs000223.v1.p1
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
CALiCo ARIC 由美国国家心肺血液研究所(NHLBI)资助的社区动脉粥样硬化风险研究(ARIC),是一项在美国四个社区开展的前瞻性流行病学研究。ARIC 旨在探究动脉粥样硬化的病因与自然史、临床动脉粥样硬化疾病的病因,以及心血管危险因素、医疗照护和疾病在种族、性别、地点和日期方面的差异。ARIC 包括队列组分和社区监测组分。队列招募始于1987年。每个 ARIC 现场中心从其所在社区特定人群中随机选择并招募了约4,000名45-64岁的个体样本。共有15,792名参与者接受了全面检查,包括医学、社会和人口学数据。这些参与者每三年接受一次复查,第一次筛查(基线)发生于1987-89年,第二次在1990-92年,第三次在1993-95年,第四次也是最后一次检查于1996-98年进行。随访每年进行一次。第五次队列检查正在进行中(2011-2013年)。
每年通过电话访谈与参与者保持联系,并评估队列的健康状况。在目前正在进行的社区监测部分中,对这四个社区进行调查,以确定35-84岁男性和女性中住院心肌梗死和冠心病死亡的社区范围发生率。住院卒中仅在队列参与者中进行调查。该研究从2005年开始对住院心力衰竭(55岁及以上)进行社区监测,并对门诊心力衰竭事件进行队列监测。
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。




