儿童血管炎研究计划
计划纳入多达600名患各种儿童血管炎的儿童并收集临床数据,其中约三分之一(200名)还将提供生物样本。临床信息取自诊断时、诱导后

基本信息
资源简介
儿童血管炎研究计划
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦儿童血管炎,涵盖Wegeners Granulomatosis(Granulomatosis With Polyangiitis)、Microscopic Polyangiitis、Eosinophilic Granulomatosis With Polyangiitis、Polyarteritis Nodosa、Takayasu Arteritis、Primary CNS Vasculitis及Unclassified Vasculitis等多种类型。计划纳入多达600名患各种儿童血管炎的儿童并收集临床数据,其中约三分之一(200名)还将提供生物样本。临床信息取自诊断时、诱导后。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:Wegeners Granulomatosis(Granulomatosis With Polyangiitis)、Microscopic Polyangiitis、Eosinophilic Granulomatosis With Polyangiitis、Polyarteritis Nodosa、Takayasu Arteritis、Primary CNS Vasculitis、Unclassified Vasculitis。我们预计纳入并收集多达600名患有各种形式儿童血管炎的儿童的临床数据,其中约三分之一(200名)儿童还将提供生物样本用于研究。对于入组的血管炎患儿,将从病历中获取自诊断时、诱导后(诊断后3-6个月)访视、12个月门诊访视以及最近一次门诊访视或转至成人医疗前最后一次门诊访视(即最终结局访视)的临床信息。将收集的信息包括实验室检查结果、活检和影像学结果,
【主题与分类】
主题标签:Microscopic Polyangiitis、Polyarteritis Nodosa、Takayasu Arteritis、Primary CNS Vasculitis、Unclassified Vasculitis。本站分类:免疫系统疾病/其他。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02006134
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02006134
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- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
疾病类型:韦格纳肉芽肿(肉芽肿性多血管炎)、显微镜下多血管炎、嗜酸性肉芽肿性多血管炎、结节性多动脉炎、大动脉炎、原发性中枢神经系统血管炎、未分类血管炎。我们预计招募多达600名患有各种类型儿童期血管炎的儿童,并收集其临床数据,其中约三分之一(200名)的儿童还将提供生物样本用于研究。对于入组研究的血管炎患儿,将从病历中获取自诊断时、诱导后(诊断后3-6个月)访视、12个月门诊访视以及最近一次门诊访视或转至成人医疗前最后一次门诊访视(即最终结局访视)的临床信息。将收集的信息包括实验室检查结果、活检和影像学结果、疾病活动度、临床病史和用药情况。每次门诊访视时还将采集血液、尿液和唾液样本。若受试者出现疾病复发,将在复发时及随后疾病缓解时收集临床数据和生物样本。
PedVas研究与一项名为DCVAS的成人血管炎计划相关联:血管炎的诊断与分类标准。我们的DCVAS共同研究者和合作者将在以下类型血管炎诊断时或诊断前后招募最多250名成人:GPA、MPA、EGPA、TA和UCV。临床数据将作为DCVAS研究的一部分进行收集;这包括实验室检测结果、疾病活动度和临床病史等信息。血液也将被采集,并与从儿童血管炎患者采集的样本平行分析。最后,将建立一个DNA生物样本库,存放来自约700名成人、涵盖所有类型血管炎的样本。招募将按照DCVAS批准的方案进行,并将在患者正式同意参与DCVAS研究后,在参与的DCVAS中心开展。所有生物样本将在温哥华BC儿童医院Re
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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