通过识别肝病特异性微生物组研究肝-肠轴

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06519162

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：自身免疫性肝炎、原发性硬化性胆管炎、非酒精性脂肪性肝病、肝脓肿、原发性胆汁性肝硬化。1. 研究人员将招募19岁及以上、已诊断为自身免疫性肝炎、原发性胆汁性胆管炎、原发性硬化性胆管炎、非酒精性脂肪性肝炎或肝脓肿的研究参与者及其家庭成员，并且这些参与者已同意在忠南大学医院参与本研究。2. 研究人员收集并分析患者及其家庭成员的血液和粪便样本。3. 抽样方法：非概率抽样。4.

研究人群：自身免疫性肝炎组：确诊自身免疫性肝炎的患者或其健康家庭成员作为对照 原发性胆汁性胆管炎组：确诊原发性胆汁性胆管炎的患者或其健康家庭成员作为对照 原发性硬化性胆管炎组：确诊原发性硬化性胆管炎的患者或其健康家庭成员作为对照 非酒精性脂肪性肝炎组：确诊非酒精性脂肪性肝炎的患者或其健康家庭成员作为对照 肝脓肿组：确诊肝脓肿的患者或其健康家庭成员作为对照。

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。