全色盲个体的临床与遗传特征研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦临床诊断为全色盲的个体。参与者提供知情同意后采集 5 mL 血样,对已知致病基因(含 CNGB3)进行 DNA 序列分析,并告知检测结果

Beacon TherapeuticsBeacon Therapeutics
clinicaltrials
浏览 8
基因组分类Achromatopsia
Clinical and Genetic Characterization of Individuals With Achromatopsia

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

全色盲个体的临床与遗传特征研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦临床诊断为全色盲的个体。参与者提供知情同意后采集 5 mL 血样,对已知致病基因(含 CNGB3)进行 DNA 序列分析,并告知检测结果。CNGB3 双等位基因突变者每 6 个月接受一次评估,最长 1.5 年,涵盖眼科检查及多种非侵入性视觉功能测试,包括视力、色觉、阅读速度、视野、眼球震颤、光敏感、光学相干断层扫描、自适应光学视网膜成像、视网膜电图、眼底照相和生活质量问卷,可用于全色盲临床与遗传特征研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:全色盲。临床诊断为全色盲的个体将被要求提供知情同意,随后采集单次 5 mL 血样,用于对已知导致全色盲的基因(包括 CNGB3 基因)进行 DNA 序列分析。所有参与者都将被告知其这些突变检测的结果。CNGB3 基因双等位基因存在突变的个体将每 6 个月接受一次评估,最长持续 1.5 年,通过多种非侵入性视觉功能测试来更全面地描述其临床状况。这些测试将包括常规眼科检查以及视力、色觉、阅读速度、视野、眼球震颤、光敏感、光学相干断层扫描、自适应光学视网膜成像、视网膜电图、眼底照相的测试,并完成一份生活质量问卷。

【主题与分类】

主题标签:Achromatopsia。本站分类:眼及附器疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01846052

官方服务

专家保障全链路合规授权与标注交付

陕川双基地 × 超十家三甲医院直连

从合规授权、采集治理、专业标注到数据集交付,我们提供全链路闭环服务,让高质量临床数据即拿即用。

⚡️ 需要原始数据或标注支持?联系我们获取定制方案。

帮我联系

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/NCT01846052

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

条件:全色盲。临床诊断为全色盲的个体将被要求提供知情同意,随后将采集单次5 mL血液样本,用于对已知导致全色盲的基因进行DNA序列分析,包括CNGB3基因。所有参与者都将被告知其这些突变检测的结果。对于CNGB3基因两个等位基因均存在突变的个体,将每6个月进行一次评估,持续至多1.5年,采用多种非侵入性视觉功能测试,以更全面地描述其临床状况。这些测试将包括常规眼科检查以及视力、色觉、阅读速度、视野、眼球震颤、光敏感度、光学相干断层扫描、自适应光学视网膜成像、视网膜电图、眼底照相的测试,并完成一份生活质量问卷。

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。

数据缺失?

依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。

⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。

获取专属数据定制方案