ATHN Transcends:非肿瘤性血液疾病自然史研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,为 ATHN Transcends 非肿瘤性血液疾病自然史研究,属于血液及造血器官疾病下的其他类别

基本信息
资源简介
ATHN Transcends:非肿瘤性血液疾病自然史研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,为 ATHN Transcends 非肿瘤性血液疾病自然史研究,属于血液及造血器官疾病下的其他类别。研究为纵向、自然史观察性队列,在约 150 个 ATHN 附属站点开展,目标入组 3,000 名参与者,随访至少 15 年。覆盖血友病、出血性疾病、结缔组织病、血栓形成、Von Willebrand 病、血栓倾向、罕见出血性疾病等。数据在入组时、每半年、每年、临时及按各臂和模块规定采集,可用于血液疾病自然史与结局预测研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:血液疾病、出血性疾病、结缔组织病、血友病、血栓形成、Von Willebrand 病、血栓倾向、罕见出血性疾病。这是一项纵向、自然史观察性队列研究,在约 150 个 ATHN 附属站点开展,目标入组 3,000 名参与者。参与者将在队列内被分配的研究臂中随访至少 15 年;但研究臂或模块的参与可能持续更长时间,参与者将在其研究臂或模块的持续期间继续参与。协调数据元素将在入组时、每半年(每 6 个月)、每年、临时以及按各研究臂和模块条款规定的时间采集。数据将为入组队列特定研究臂和模块的参与者采集。每位参与者将被分配至单一队列:血友病
【主题与分类】
主题标签:Hematologic Disorder、Bleeding Disorder、Connective Tissue Disorder、Hemophilia、Thrombosis、Von Willebrand Diseases、Thrombophilia、Rare Bleeding Disorder、Platelet Disorder、Factor IX Deficiency。本站分类:血液及造血器官疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04398628
下载信息
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数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04398628
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- 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:血液系统疾病、出血性疾病、结缔组织疾病、血友病、血栓形成、血管性血友病、血栓形成倾向、罕见出血性疾病。这是一项纵向自然史观察性队列研究,正在约150个ATHN附属中心开展,目标招募3,000名参与者。参与者将在队列中被分配至某一研究组,接受至少15年的随访;但研究组或模块的参与时间可能更长,参与者将在研究组或模块的持续期间内继续参与。协调统一的数据元素将在入组时、每半年(每6个月)、每年、临时以及根据各研究组和模块条款规定的时间点收集。数据将针对入组队列特定研究组和模块的参与者进行收集。每位参与者将被分配至单一队列:血友病、血管性血友病、先天性血小板疾病、罕见疾病、未另作说明的出血(NOS)、血栓形成/血栓形成倾向或非肿瘤性血液系统疾病。
研究组和研究模块由ATHN及其合作伙伴开发,旨在推进对血液疾病特定见解的探索。研究组可分支为通过模块进行的产品特定数据收集,这些数据将在研究期间结合计划的研究评估一并收集。ATHN Transcends联合首席研究员:Tammuella Chrisentery-Singleton,医学博士,Ochsner诊所基金会,美国血栓与止血网络;Michael Recht,医学博士、哲学博士、工商管理硕士,耶鲁大学医学院,国家出血性疾病基金会。PUPs研究组首席研究员:Shannon Carpenter,医学博士、理学硕士,密苏里大学堪萨斯城医学院,Children’s Mercy医院。ALTUVIIO模块首席研究员:Shannon Carpenter,医学博士、理学硕士,密苏里大学堪萨斯城医学院,Children’s Mercy医院。INHIBIT模块首席研究员:Nicoletta Machin,骨科医学博士、理学硕士,西宾夕法尼亚血友病中心,匹兹堡大学医学中心。血友病自然病史研究组首席研究员:Fernando Corrales-Medina,医学博士,美国儿科学会会员,迈阿密大学-Comp
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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