葡萄膜炎分类玻璃体标本综合分析:前瞻性多中心观察性研究数据

该数据集来自 datadryad.org,为一项在日本两家学术医疗中心开展的前瞻性多中心观察性研究,纳入191例患者共234眼,覆盖结节病、眼内肿瘤、病毒感染、非结节病及未知病因等多种葡萄膜炎病因

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基因组分类flowcytometry analysisvitreous sampleCD4/CD8 ratioUveitis
Data from: Comprehensive analysis of vitreous specimens for uveitis classification: a prospective multicentre observational study

基本信息

模态
基因组
大小
0.000074836 GB
任务类型
分类
许可
https://spdx.org/licenses/CC0-1.0.html
创建/更新时间
2026-10-24

资源简介

葡萄膜炎分类玻璃体标本综合分析:前瞻性多中心观察性研究数据

Data from: Comprehensive analysis of vitreous specimens for uveitis classification: a prospective multicentre observational study

该数据集来自 datadryad.org,为一项在日本两家学术医疗中心开展的前瞻性多中心观察性研究,纳入191例患者共234眼,覆盖结节病、眼内肿瘤、病毒感染、非结节病及未知病因等多种葡萄膜炎病因。玻璃体样本经流式细胞术、细胞学和多重组PCR分析,主要评估T细胞、B细胞及病原DNA等生物标志物的诊断价值。数据可用于葡萄膜炎病因分类与生物标志物诊断效能研究(来源 Dryad,https://spdx.org/licenses/CC0-1.0.html 许可)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):目的:确定玻璃体生物标志物在葡萄膜炎患者中的临床相关性。设计:多中心、前瞻性、观察性研究。地点:日本两家学术医疗中心的葡萄膜炎门诊。患者人群:本研究纳入191例患者的234眼,涵盖多种葡萄膜炎病因:确诊结节病(46例患者的61眼)、疑似结节病(45例患者的60眼)、眼内肿瘤(27例患者的34眼)、病毒感染(18例患者的20眼)、非结节病(16例患者的16眼)及未知病因(39例患者的43眼)。观察程序:玻璃体样本(经睫状体平坦部玻璃体切除术获取)采用流式细胞术、细胞学和多重组PCR分析进行检测。主要结局指标:主要结局指标为玻璃体样本中多种生物标志物(T细胞、B细胞和病原DNA)的诊断价值。

【数据结构与技术规格】

数据集 DOI:doi:10.5061/dryad.597ch。

【主题与分类】

主题标签:flowcytometry analysis、vitreous sample、CD4/CD8 ratio、Uveitis。本站分类:眼病/虹膜炎。

【获取与许可】

源站页面:https://doi.org/10.5061/dryad.597ch

使用许可:https://spdx.org/licenses/CC0-1.0.html。

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    • 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。

数据集大小约 74.8 KB。

数据说明

Kazuichi Maruyama; Tohru Inaba; Sunao Sugita; Ryo Ichinohasama; Kenji Nagata; Shigeru Kinoshita; Manabu Mochizuki; Toru Nakazawa (2017). Comprehensive analysis of vitreous specimens for uveitis classification: a prospective multicentre observational study [Dataset]. http://doi.org/10.5061/dryad.597ch

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

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