患者定制左甲状腺素剂量的药代动力学/药效学建模背景数据

数据集获取

源站：https://doi.org/10.18710/T5BQ22

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

本数据集构成以下研究的背景数据：全甲状腺切除术后基于药代动力学/药效学建模的患者定制左甲状腺素剂量：一种新方法（doi: 10.1089/thy.2021.0125）。该研究旨在探究一种新的左甲状腺素剂量药代动力学/药效学模型是否能带来更优且更快的左甲状腺素剂量调整。计划接受全甲状腺切除术且年龄大于18岁的患者符合参与条件。数据收集分两个阶段进行。第一阶段于2016年至2017年开展，为试点研究。试点研究的数据用于开发药代动力学/药效学模型。第二阶段于2017年至2019年开展，为一项随机对照试验，利用该药代动力学/药效学模型计算每位患者的最佳左甲状腺素剂量。两个阶段收集的数据包括患者人口统计学信息、实验室检查结果和左甲状腺素剂量。实验室检查结果和左甲状腺素剂量在研究期间的多个时间点收集，包括手术前后。试点研究和随机对照试验的数据已合并并匿名化处理。

所有参与者均提供了书面知情同意，同意进行数据收集。

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。