慢性肛裂微生物群及其与预后关联

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05405634

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

条件：肛裂，微生物定植。为了使抗菌或生物膜降解药物治疗试验能够合理规划，需要更好地了解慢性肛裂的微生物群。既往研究依赖于培养，而我们将采用分子方法。我们将从转诊至我们这里的肛裂患者中采集细菌学样本，以表征微生物群。为了解该微生物群与直肠微生物群是不同还是相似，我们还将从直肠采集拭子。我们还将从无肛裂的健康志愿者肛缘采集拭子，以了解肛裂中的微生物群是否与正常肛周皮肤微生物群不同。为了检验拭子是否是表征肛裂微生物群的可靠方法，我们还将从有临床指征在全身麻醉下接受肛裂切除术的一部分患者中采集切除的肛裂组织，并将分析结果与拭子分析结果进行比较。

我们将在3个月后对患者进行临床重新评估，并重复拭子检测，同时开展探索性分析，以识别可能与治疗反应不佳相关的微生物群特征。

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。