CDB-IMD 遗传性代谢病病例数据库
CDB-IMD 是由全球医疗和实验室专家共同维护的遗传性代谢病/先天性代谢缺陷真实病例数据集。由CDB-IMD Consortium提供，来自Case Database of Inherited Metabolic Disorders，包含多种数据模态，包含350条数据记录，适用于分类任务。
基本信息
资源简介
CDB-IMD 遗传性代谢病病例数据库
【一句话概览】
遗传代谢病病例数据库（CDB-IMD）是一个持续扩充的患者病例集合，旨在为临床医生和实验室专业人员提供了解多种代谢疾病日常表现的学习机会。库中病例按系统结构编排：先呈现临床与生化细节，随后是用于确诊的检测、患者管理，最后是确诊后的临床病程。在临床与生化概要中，还会讨论该病例所诊断的疾病并列出重要要点。该数据库聚焦遗传代谢病、罕见病及代谢挑战等主题，兼具教学价值（来源 imd-casesdatabase.org）。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Case Database of Inherited Metabolic Disorders》。
【数据内容】
源站原始描述：The CDB-IMD is a rich repository of highly educational IMD Cases. The Case DataBase of Inherited Metabolic Disorders (CDB-IMD) is a growing collection of patient cases that offers a unique opportunity to learn about the broad variety of metabolic diseases as they present to clinicians as well as the laboratory specialist in daily practice. Cases in the database are systematically organized, with the clinical and biochemical details first, followed by the testing used to confirm the diagnosis, th…
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：CDB-IMD是一个内容丰富、极具教育意义的遗传代谢病病例库。遗传代谢病病例数据库（CDB-IMD）是一个不断增长的患者病例集合，为学习各种代谢疾病提供了独特的机会，这些疾病在临床医生及实验室专家的日常实践中均有呈现。数据库中的病例经过系统整理，首先介绍临床和生化细节，随后是用于确诊的检测方法，接着是患者的治疗方案，最后是确诊后的临床病程。在临床和生化概要中，讨论了病例中所诊断的疾病，并提及了重要的要点。
【主题与分类】
主题标签：Inherited Metabolic Disorders、IMD、patient cases、metabolic diseases、clinical cases、biochemical、diagnosis、management、clinical course、teaching。
【适用方向】
多模态数据适合跨模态对齐、融合建模与联合表征学习方向的研究。
【获取与许可】
源站页面：https://imd-casesdatabase.org/
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。
暂未开放有偿下载
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://imd-casesdatabase.org/
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:
数据集大小约 1.20 GB。
数据说明
CDB-IMD 是由全球医疗和实验室专家共同维护的遗传性代谢病/先天性代谢缺陷真实病例数据集。包含每位患者的详细病史、基础生化检测结果、特异性实验室分析、医学影像以及确诊后的治疗病程，用于支持医学文本挖掘及临床教学。
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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