血液恶性肿瘤中唑类耐药曲霉病的临床意义

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT03221075

标准获取流程：

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   • 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：侵袭性曲霉病。对于具有抗霉菌活性的唑类药物（如艾沙康唑、伊曲康唑、泊沙康唑和伏立康唑），曲霉属的交叉耐药性是一个日益被认识到的问题。本研究旨在确定抗真菌治疗对已记录的唑类耐药侵袭性曲霉病患者的疗效。基于这项研究，将有可能评估由唑类耐药与唑类敏感的曲霉属引起的侵袭性曲霉病的临床意义。研究者旨在收集至少55例唑类耐药和130例唑类敏感的病例。自2016年1月1日起，通过培养诊断为侵袭性曲霉病且伴有基础血液系统恶性肿瘤的病例符合纳入条件。唑类耐药病例必须提供培养物，以确认菌种、进行唑类耐药突变的测序以及使用EUCAST参考方法测定MIC。从推测为唑类敏感疾病的患者中获得的分离株将被分析以确认野生型表型。符合条件的唑类耐药和唑类敏感侵袭性曲霉病病例将使用基于网络的病例报告表进行记录。

若存在≥1株耐药分离株，则该患者符合耐药病例的定义。患者层面的数据将在各研究中心以连续方式记录。需记录的数据项包括：人口学数据；基础疾病类型及状态；合并免疫抑制治疗；诊断措施（临床表现、影像学、微生物学、病理学、器官受累情况）；内科及外科治疗（包括既往抗真菌药物暴露史）；第14天、42天、84天的治疗反应（临床及影像学）；第14天、42天、84天及末次接触时的总生存期；以及死亡原因（如适用）。

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。