5厘米以下主动脉扩张：遗传风险图谱

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07034430

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

疾病条件：升主动脉扩张、主动脉瘤、胸主动脉、主动脉疾病。本回顾性研究旨在探讨临界性升主动脉扩张（主动脉直径4.0-5.0 cm）患者中综合征型和非综合征型基因突变的患病率。研究队列包括2020年至2025年间在萨姆松培训与研究医院接受评估、并使用靶向下一代测序（NGS）面板进行主动脉病基因检测的患者。纳入标准侧重于20-70岁、无已知结缔组织综合征或主动脉手术史的个体。目标是识别已知主动脉病相关基因中的致病性或可能致病性变异，并将这些发现与患者特异性因素（如年龄、性别和主动脉测量值）相关联。本研究的结果可能有助于对主动脉扩张低于当前手术阈值的患者进行更早期的识别和遗传风险分层，并可能为未来的基因筛查和择期手术干预建议提供指导。

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。