免疫功能低下患者持续性COVID-19患病率与危险因素评估

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06576102

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：持续性COVID-19，B细胞恶性肿瘤。这是一项自发性的国际多中心回顾性与前瞻性观察研究，其目的是评估在体液免疫缺陷的血液病患者人群中持续性SARS-CoV-2感染的患病率及危险因素。回顾性招募期将从2022年1月1日持续至医院管理层在伦理委员会批准后授权之日。该时间段的设定考虑了奥密克戎变异株及其亚变异株的广泛传播，其已导致COVID-19临床表现发生显著变化。前瞻性招募将在回顾性期结束后紧接着的12个月内进行。在研究期间，持续性SARS-CoV-2感染的筛查及所有患者的治疗管理将由主治医师按照常规实践进行。本研究隶属于欧盟“地平线2020”项目“连接欧洲队列以增强对SARS-CoV-2大流行的共同有效应对：ORCHESTRA”（资助协议编号：

101016167），隶属于任务4.6“虚弱患者中持续性COVID-19的患病率、风险因素及治疗管理”。预计将招募约1，000名患者（其中协调中心500名）。

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。