UIC 多种族 DCM 注册登记

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07145138

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

疾病：心力衰竭、扩张型心肌病（DCM）。扩张型心肌病（DCM）是一种心脏丧失向全身泵血能力的疾病，在美国是常见死因。该病在少数族裔中更为频发，且似乎比白人造成更大危害。然而，几乎所有与DCM相关的研究都在白人中进行，其中高达半数病例呈家族性发病。已发现数个导致该病的基因，但我们尚不确定这些相同基因是否也是非裔美国人或西班牙裔/拉丁裔患者DCM的致病原因。各种医疗、社会和财务压力因素对少数族裔患者疾病严重程度的影响也仍不明确。研究者认为，某些基因在不同种族和族裔群体中更为常见，而美国少数族裔面临的更大医疗、社会和财务负担导致DCM在这些群体中造成更多危害。该项目的总体目标是检验携带DCM致病基因的少数族裔患者是否部分由于各种医疗、社会和财务负担而经历更多不良后果。

研究人员将首先建立UIC多民族DCM生物样本库，旨在探究特定基因在不同种族-民族中的出现频率，并进一步探讨这些基因是否影响DCM的严重程度。最后，研究人员将研究个人环境如何改变其疾病进程。通过这些研究，研究人员期望并致力于确保无论种族-民族背景，每个人都能获得平等且充分的心脏护理。

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。