感染联盟研究#1

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06153446

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：PJI。本研究旨在评估PJI Panel相较于目前用于诊断PJI的多标准评分系统的性能和准确性，并将作为对现有数据的回顾性审查来执行。Synovasure研发数据库包含从仪器数字传输至实验室信息系统（LIS）的PJI Panel检测结果（CGM LabDAQ，CompuGroup Medical，亚利桑那州凤凰城），该系统具有高数据完整性架构，构建于符合行业标准ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）的关系数据库管理系统（RDBMS）Microsoft SQL Server之上。这些PJI Panel数据来自2013年至2022年间提交至CDL进行临床诊断检测的、来自各诊所和医院的SF样本（CD Laboratories，马里兰州陶森）。数据已根据现有IRB批准（WCG-IRB #20150222）进行去标识化处理。

去标识化数据包括机构、申请医生信息、穿刺的解剖部位、从穿刺到实验室收到样本的天数、年龄、性别以及全面感染检测的结果，包括：样本完整性（红细胞（RBC）和280 nm吸光度（A280））、AD、HNE、CRP、WBC、%PMN、MID Panel和SF-Cx。Synovasure研发数据库将提交至排除/纳入筛选流程，以筛选出用于本研究的靶向样本。随后，将随机选取2017年至2022年间采集的样本纳入本研究。阳性和阴性样本的分类将依据表1中定义的使用Synovasure综合PJI滑液Panel诊断PJI的标准进行。仅被分类为感染（阳性）和未感染（阴性）的样本才有资格进行进一步富集。病例报告表将通过现场或远程审查医院和/或医生办公室记录所获得的数据填写，以丰富PJI Panel数据

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。