新型冠状病毒感染（COVID-19）长期影响研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov，为针对既往感染 SARS-CoV-2 并已从急性期康复个体的观察性前瞻性研究，旨在考察感染的临床后果，包括基础疾病与继发疾病、免疫激活与炎症指标、免疫功能变化及宿主反应差异，并重点关注年龄、性别和种族等人口学差异
基本信息
资源简介
新型冠状病毒感染（COVID-19）长期影响研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov，为针对既往感染 SARS-CoV-2 并已从急性期康复个体的观察性前瞻性研究，旨在考察感染的临床后果，包括基础疾病与继发疾病、免疫激活与炎症指标、免疫功能变化及宿主反应差异，并重点关注年龄、性别和种族等人口学差异。受试者在 San Francisco General Hospital 接受基线访视、随后 3 个月每月一次、之后每 3 个月一次，最长随访 2 年，访视含详细访谈、唾液采集和抽血（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：Conditions: COVID。LIINC 是一项观察性、前瞻性研究，研究对象为既往感染 SARS-CoV-2 并已从急性疾病中康复的个体。该研究的总体目标是调查 SARS-CoV-2 感染的临床后果。这些后果包括疾病状态的存在与发生、免疫激活和炎症的测量指标、免疫功能的变化以及宿主反应的变异性。研究将特别关注人口学差异，包括年龄、性别和种族。入组志愿者在 San Francisco General Hospital 接受访视，基线访视后 3 个月内每月一次，之后每 3 个月一次，最长持续 2 年。访视包括详细访谈、唾液采集和抽血。基线访视约需 90 分钟，随访访视约需 20-40 分钟。标本未使用个人身份标识。
【主题与分类】
主题标签：COVID。本站分类：免疫系统疾病。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04362150
下载信息
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源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04362150
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- 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
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病：COVID。LIINC是一项观察性、前瞻性研究，针对既往感染SARS-CoV-2并已从急性期恢复的个体。该研究的总体目标是探究SARS-CoV-2感染的临床后果，包括既有疾病与新生疾病状况、免疫激活与炎症指标、免疫功能变化以及宿主反应的变异性。研究将特别关注人口统计学差异，如年龄、性别和种族。入组的志愿者将在旧金山总医院接受基线访视，随后每月一次持续3个月，之后每3个月一次，直至满2年。访视内容包括详细访谈、唾液采集和抽血。基线访视大约需要90分钟，后续访视大约需要20-40分钟。样本库样本不使用个人身份标识信息。
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
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公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连，提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
