REAnimation低免疫状态标志物数据集

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT02638779

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：感染性休克、严重创伤、严重烧伤、大手术。脓毒症通过诱导初始细胞因子风暴破坏免疫系统稳态，参与器官衰竭和早期死亡的发生，随后出现代偿性抗炎反应导致免疫抑制，这一事实现已得到充分证实。这种免疫调节反应导致继发感染风险升高，并与三分之二的感染性休克相关死亡有关。对患者免疫状态进行随时间推移的随访对于指导治疗管理至关重要。REALISM项目的目标是通过为感染性休克患者提供强有力的流行病学数据，证明这种免疫抑制阶段的存在，并进一步扩展至其他炎症性侵袭情形，如严重创伤或烧伤，或大手术。该项目将通过比较创新性免疫监测工具与尚未适应常规患者管理的参考检测，提供预测继发感染发生和指导患者管理的工具。

目标人群为因感染性休克、严重创伤（包括严重烧伤）或大手术住院的成年患者，以及健康志愿者，其血液样本将用于验证两项参考检测的参考区间。

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。