COVID-19流行病学、免疫学与临床特征研究（EPIC3）

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05764083

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：SARS-CoV-2、COVID-19。本研究旨在解答关于SARS-CoV-2感染和COVID-19自然史、临床结局及免疫发展的关键研究问题，同时收集生物样本以供未来针对这一新发病原体出现的问题进行研究。本研究是一项针对退伍军人的观察性队列研究，旨在收集此次大流行早期阶段SARS-CoV-2感染和COVID-19疾病的流行病学、病毒学、免疫学和临床特征的纵向数据，同时保持灵活性以适应退伍军人健康管理局（VHA）系统不断变化的需求和新出现的科学问题。本研究将在住院、门诊和社区生活中心（CLC）扩展护理环境中招募感染和未感染SARS-CoV-2的退伍军人。研究程序包括问卷调查、从VHA电子健康记录中提取临床数据以及生物采样。

本研究的一项关键贡献是建立研究性临床与实验室数据储存库及相关研究标本储存库，以及参与者登记系统，用于未来对COVID-19这一新发大流行病及其他健康状况的研究。最后，本研究的长期目标是将从此次COVID-19大流行中汲取的经验教训提供给VHA和普通人群，以更好地预测和管理未来的大流行病。本研究有4个主要目标：（1）确定住院COVID-19感染退伍军人在住院期间至28天随访期间多个身体部位的SARS-CoV-2病毒排毒模式；（2）描述住院和门诊COVID-19退伍军人从首次VHA就诊至24个月期间免疫力的发展特征；（3）确定在24个月内，伴或不伴SARS-CoV-2感染和/或COVID-19疾病的住院和门诊退伍军人中感染及疾病病程、严重程度和相关死亡的预测因素；（4）确定个体

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。