血管炎对就业与收入的影响

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT02476292

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

疾病：血管炎、系统性血管炎、白塞病、中枢神经系统血管炎、冷球蛋白血症性血管炎、嗜酸性肉芽肿、颞动脉炎、韦格纳肉芽肿。所有参与VCRC患者联系登记、居住在美国或加拿大、且自血管炎诊断以来随访期≥1年的血管炎患者，将通过电子邮件受邀完成一份在线问卷。他们将被问及若干问题，涉及他们的疾病、诊断前及疾病过程中的就业和工作状况、工作能力以及对生活的经济影响。调查数据将由南佛罗里达大学罕见病临床研究网络的数据管理与协调中心（DMCC）存储。数据将被去标识化处理。不会收集姓名或其他个人健康信息。如果参与者已加入南佛罗里达大学（USF）机构审查委员会Pro00018514批准的血管炎患者驱动研究网络（V-PPRN），参与者可以选择提供其电子邮件地址。

研究期结束后，数据将被发送至VCRC主要研究者和5536方案共同主要研究者。根据罕见病临床研究网络（RDCRN）的数据共享政策，所有收集的数据将被发送至基因型与表型数据库（dbGaP）进行无限期存储。

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。