MHB018A治疗活动性甲状腺眼病患者数据集
该数据集来源于clinicaltrials.gov，聚焦MHB018A在活动性甲状腺眼病（甲状腺相关眼病）患者中的治疗研究
基本信息
资源简介
MHB018A治疗活动性甲状腺眼病患者数据集
该数据集英文名为 MHB018A Treatment in Patients With Active Thyroid Eye Disease，来源于 clinicaltrials.gov，聚焦 MHB018A 在活动性甲状腺眼病（甲状腺相关眼病）患者中的治疗研究。数据集所属分类为内分泌、营养和代谢疾病 / 其他，主题标签为 Thyroid Associated Ophthalmopathies。源站描述显示，该研究关注的疾病条件为甲状腺相关眼病，涉及的主要评价指标为研究眼/目标眼较基线眼球突出度减少 ≥2 mm 且对侧眼未恶化（≥2 mm）的受试者百分比。整体来看，该数据集围绕活动性甲状腺眼病这一内分泌相关疾病，记录了 MHB018A 治疗研究的相关信息，可用于了解该研究的基本设计与主要评价维度。
【数据集背景】
甲状腺相关眼病是一种与甲状腺疾病相关的眼部病变，属于内分泌、营养和代谢疾病领域关注的问题。该数据集所对应的研究聚焦于活动性甲状腺眼病患者，考察 MHB018A 在该人群中的治疗情况。数据集的英文名称明确指向“活动性甲状腺眼病患者中的 MHB018A 治疗”，主题标签为 Thyroid Associated Ophthalmopathies，源站描述中的疾病条件为 Thyroid Associated Ophthalmopathies。这些信息共同界定了该数据集所属的疾病领域与研究主题。
【数据内容】
源站描述显示，该研究关注的主要评价内容为：研究眼/目标眼较基线眼球突出度减少 ≥2 mm，且对侧眼未出现恶化（≥2 mm）的受试者百分比。该指标以受试者百分比的形式呈现，涉及研究眼/目标眼与对侧眼的比较，并以基线作为参照。除上述描述外，数据集的具体字段构成、变量类型、记录条数等信息源站未提供。
【采集与来源】
该数据集来源于 clinicaltrials.gov。其疾病条件、评价指标等描述均来自该来源站。关于数据采集的具体时间范围、采集方法、样本量、研究机构等信息，源站未提供。
【适用场景】
该数据集可用于了解 MHB018A 在活动性甲状腺眼病患者中的治疗研究概况，尤其是以眼球突出度变化为核心的评价方式。适用于关注甲状腺相关眼病治疗研究、内分泌及代谢疾病领域研究信息整理等场景。关于更具体的适用分析场景，源站未提供。
【使用方法】
源站未提供。
【质量与限制】
源站未提供。
【引用与许可】
源站未提供。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06989918
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
条件：甲状腺相关眼病。研究眼/目标眼与基线相比突眼度减少≥2 mm，且对侧眼未恶化（≥2 mm）的受试者百分比。
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。
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