系统性自身免疫性疾病中冠状病毒病（COVID-19）的自然史

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04690816

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

病症：系统性自身免疫性疾病。研究描述：这是一项观察性研究，旨在描述COVID-19如何调节先前诊断为系统性自身免疫的成人和儿童患者的系统性炎症、自身免疫特征和血管病变，以及他们的总体结局，包括对潜在抗病毒治疗或疫苗的反应。目的：主要目的：描述COVID-19如何调节诊断为系统性自身免疫的成人和儿童患者的系统性炎症、自身免疫特征、器官损伤和血管病变。描述接触COVID疫苗如何调节诊断为系统性自身免疫的成人和儿童患者的系统性炎症、自身免疫特征和血管病变。评估系统性自身免疫受试者在抗病毒和/或促炎反应及总体结局方面对COVID-19的反应。次要目的：了解自身免疫性疾病个体中COVID-19的患病率和严重程度，以及与此类反应相关/预测这些反应的变量。终点：主要终点：COVID-19后的免疫失调和血管病变调节。

次要终点：对COVID-19期间用于临床目的的潜在抗病毒/免疫调节治疗和/或疫苗的免疫学和临床反应。暴露于COVID-19和/或COVID疫苗后的总体结局（对病毒的反应、风湿病状态）

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。