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创建/更新时间

2026-10-20

资源简介

烧伤患者抗真菌免疫要素的确定

该数据集英文名为 Determining Elements of Anti-Fungal Immunity in BURN Patients，来源于 clinicaltrials.gov，本站将其归类于免疫系统疾病 / 其他类别，主题标签为 Burn。数据集聚焦烧伤患者的抗真菌免疫研究，围绕严重烧伤患者队列中侵袭性真菌病（IFD）的发生情况展开。源站描述指出，侵袭性真菌病对免疫功能受损患者构成重大威胁，亟需研究关注与治疗进展；相关研究 IFI-BURN 纳入严重烧伤患者队列（n=276），显示 IFD 发生率达 31.6%，并强调其对发病率与死亡率的严重影响。真菌在环境中广泛存在，霉菌存在于环境、酵母存在于人体微生物群，但为何部分患者发生 IFD、另一些患者不发生，目前仍认识有限。

【数据集背景】

侵袭性真菌病（IFD）对免疫功能受损人群构成显著威胁，需要迫切的研究投入与治疗手段进步。在严重烧伤患者中，烧伤对免疫应答的影响、皮肤屏障的丧失以及患者特定的易感免疫表型，被认为是理解 IFD 发生差异的关键方向。免疫系统由细胞成分与体液成分共同组成，但体液成分在抗真菌免疫中的研究相对不足。该数据集所对应的研究正是在这一背景下，针对严重烧伤患者队列考察抗真菌免疫的决定要素。

【数据内容】

源站描述提及 IFI-BURN 研究纳入严重烧伤患者队列，样本量为 n=276，并报告侵袭性真菌病发生率为 31.6%，同时强调 IFD 对发病率与死亡率的严重影响。数据集主题标签为 Burn，本站分类为免疫系统疾病 / 其他。除上述队列规模与 IFD 发生率外，源站未提供关于具体变量、检测指标、随访时间点或数据表结构的进一步说明。

【采集与来源】

该数据集来源站为 clinicaltrials.gov，英文名称为 Determining Elements of Anti-Fungal Immunity in BURN Patients。源站描述以研究背景与科学依据为主，说明研究关注严重烧伤患者中侵袭性真菌病的发生及其免疫学决定因素。关于具体的采集机构、采集地点、采集时间窗口与采样流程，源站未提供。

【适用场景】

基于现有信息，该数据集适用于围绕烧伤患者抗真菌免疫的研究场景，例如了解严重烧伤队列中侵袭性真菌病的发生情况，以及探讨烧伤所致免疫应答改变、皮肤屏障丧失与易感免疫表型在 IFD 发生中的作用。由于免疫系统体液成分在抗真菌免疫中研究相对不足，相关数据亦可用于关注该方向的分析。其他具体应用场景源站未提供。

【使用方法】

源站未提供该数据集的具体使用方法，包括数据获取方式、字段说明、分析流程或配套工具等均未说明。

【质量与限制】

源站描述提供了队列规模（n=276）与 IFD 发生率（31.6%）等关键信息，但未提供数据完整性、缺失情况、质量控制措施或偏倚评估等细节。该数据集聚焦严重烧伤人群，其适用范围受研究人群设定限制；关于外部验证或与其他队列的可比性，源站未提供。

【引用与许可】

源站未提供该数据集的引用方式与许可信息。

原始链接

https://clinicaltrials.gov/study/NCT06828458

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当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。

使用方式

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06828458

标准获取流程：

访问源站链接，注册/登录账号；
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。

数据说明

条件：烧伤。科学依据侵袭性真菌病（IFDs）构成重大威胁，尤其是在免疫功能受损的患者中，迫切需要研究重点和治疗进展。IFI-BURN研究涉及一组严重烧伤患者（n=276），揭示了31.6%的显著IFD发生率，并强调了它们对发病率和死亡率的严重影响。虽然真菌无处不在，对于环境中的霉菌和我们的微生物群中的酵母菌，为什么某些患者会发展成IFDs而其他人不会，仍知之甚少。答案最有可能在于烧伤对免疫反应的影响、皮肤屏障的丧失以及患者特定的易感免疫表型。免疫系统由细胞和体液成分组成，但后者在抗真菌免疫中的研究远远不足，尽管它们发挥多种抗菌机制。

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