丹麦血管炎数据库（DANIVAS）

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05935709

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：巨细胞动脉炎、风湿性多肌痛。背景：巨细胞动脉炎（GCA）是老年人中最常见的血管炎。伴随疾病风湿性多肌痛（PMR）的特征是近端肌肉疼痛、全身症状和炎症标志物升高。此前，国内外针对GCA和PMR的研究均较为有限。为探讨临床实践、生物标志物、疾病亚型、合并症以及新疗法的长期有效性，亟需建立大型登记数据库。目的：主要目的：比较c-GCA患者与大血管（LV）-GCA患者的累积GC剂量。关键次要目的：1. 比较单纯PMR患者与伴有亚临床LV-GCA的PMR患者的累积GC剂量。2. 比较c-GCA患者与LV-GCA患者诊断后2年主动脉扩张的发生率。3.

在接受了诊断性氟脱氧葡萄糖正电子发射断层扫描（FDG-PET）/CT检查的患者亚组中，评估伴有主动脉受累的GCA患者与无主动脉受累的患者相比发生主动脉并发症（动脉瘤和夹层）的风险。一旦在全国范围内建立数据库，该数据库将成为未来其他研究项目的基础。方法：利用RedCap数据库基础设施，包括影像学在内的临床数据将记录在由项目指导小组制定的个体病例报告表中。研究人群可在疾病病程的任何时间点入组，并登记为 incident（诊断后3个月内）或 prevalent。治疗和随访将按照丹麦国家GCA和PMR指南进行。在部分访视时进行数据库数据录入：入组访视、应答访视（2个月后）、常规访视（incident患者6个月后及此后每年）、筛查访视（诊断后2年）和退出访视。

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。