Assiut University Hospital 糖尿病肾病患者生存预测因素

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06865456

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；
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   • 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

病症：慢性肾脏病（CKD）。近年来，全球糖尿病的患病率显著上升。根据国际糖尿病联盟第九版地图集的数据，2019年估计有4.63亿成年人患有糖尿病，约占人口的9.3%，年均增长率为51%。糖尿病与多种并发症相关，这些并发症可显著影响患者的预后。仅2019年，就有约420万例死亡归因于糖尿病及其并发症，约占全球所有死亡人数的11.3%。在糖尿病患者中，影响肾脏存活的因素包括血糖控制、血压管理、生活方式干预以及药物治疗，如肾素-血管紧张素-醛固酮系统（RAAS）抑制剂、钠-葡萄糖共转运蛋白2（SGLT2）抑制剂和胰高血糖素样肽-1（GLP-1）受体激动剂。通过估算肾小球滤过率（eGFR）和尿白蛋白与肌酐比值（UACR）等生物标志物早期发现肾功能障碍，在改善肾脏预后方面发挥着关键作用。

本研究旨在评估影响糖尿病患者生存的因素，识别肾功能下降的早期预测因子，并评估当前治疗策略的有效性。

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。