儿童范可尼贫血特异性生长曲线开发数据集

数据集获取

源站：https://doi.org/10.17632/84jb9r86zr.1

标准获取流程：

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   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
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数据集大小约 434.6 KB。

数据说明

范可尼贫血（FA）常因内分泌和非内分泌因素的综合作用而伴随生长不良。目前尚无疾病特异性的生长曲线。尽管身材矮小被视为FA的主要特征之一（Auerbach, 2009），但目前尚无既定方法能够准确监测该病症患者的生长预期。使用骨龄来估算成年身高被认为会虚假地夸大FA患者的预测生长结果，因为这种方法假设激素分泌、营养和青春期启动均正常，而这些在FA患者中并未见到（Petryk et al., 2015）。FA患者的激素反应和青春期持续时间也可能异常。父母中亲目标身高往往不适合用于设定FA患者的预期生长（Petryk et al., 2015）。因此，我们旨在利用在明尼苏达大学寻求治疗的FA患者队列来创建疾病特异性生长曲线。明尼苏达大学骨髓移植（BMT）登记处被用于查找自1968年明尼苏达大学范可尼贫血综合护理中心成立以来在该中心就诊的大规模FA患者队列。

从2011年春季FA综合护理中心将EPIC作为电子健康记录（EHR）系统启用开始，从EHR中摘录了从出生至20岁期间的年龄、性别、身高和体重数据。还摘录了其他数据，包括FANC基因变异检测结果以及BMT状态等治疗数据。数据收集于明尼苏达大学托管的REDCap数据库中。通过按年龄（即意大利面图）将身高、体重和BMI的纵向人体测量数据按就诊顺序连续绘制成图，对患者生长轨迹进行了可视化。在进行统计建模之前，对所有去标识化患者数据进行了数据质量问题筛查，例如：同日人体测量、重复测量、末次测量结转

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。