孕妇巨细胞病毒排毒特征数据集
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦孕妇巨细胞病毒(CMV)排毒特征研究,涉及先天性 CMV、影响胎儿或新生儿的母体感染以及病毒排毒等主题

基本信息
资源简介
孕妇巨细胞病毒排毒特征数据集
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦孕妇巨细胞病毒(CMV)排毒特征研究,涉及先天性 CMV、影响胎儿或新生儿的母体感染以及病毒排毒等主题。源站描述显示研究团队将通过电话、邮件和/或邮寄方式联系潜在参与者,进行资格筛查,并在签署书面知情同意后安排三次研究访视,分别计划在孕早期(至16周6天)、孕中期(17周0天至27周6天)和孕晚期(自28周起)进行。该数据可用于了解孕期 CMV 排毒的纵向采样设计与相关感染性疾病研究背景(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):状况:CMV、先天性 CMV、影响胎儿或新生儿的母体感染、病毒排毒。研究团队将通过电话、电子邮件和/或邮寄方式联系潜在参与者。他们将被筛查是否符合资格,如果他们有兴趣参与,将安排第一次研究访视(访视1),在开展任何研究相关程序之前,将在该次访视中获取书面知情同意。访视1将在筛查后尽快进行,目标为胎龄至16周6天(妊娠早期)。访视2旨在与常规的20孕周预约同时进行,或在孕中期任何时间从胎龄17周0天至27周6天(妊娠中期)进行。访视3旨在与常规的28孕周预约同时进行,或在孕晚期任何时间从
【主题与分类】
主题标签:CMV、Congenital Cmv、Shedding Virus。本站分类:感染性疾病/其他。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04021628
下载信息
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数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04021628
标准获取流程:
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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
条件:CMV、先天性CMV、影响胎儿或新生儿的母体感染、病毒排放。研究团队将通过电话、电子邮件和/或邮寄方式联系潜在参与者。他们将被筛查是否符合资格;如果他们有兴趣参与,将安排第一次研究访视(访视1),届时将在进行任何研究相关程序之前获取书面知情同意书。访视1将在筛查后尽快进行,目标为胎龄至多16周6天(妊娠早期)。访视2的目标是与常规的20孕周预约同时进行,或在妊娠中期任何时间进行,即胎龄17周0天至27周6天(妊娠中期)。访视3的目标是与常规的28孕周预约同时进行,或在妊娠晚期任何时间进行,即胎龄28周0天及以后(妊娠晚期)。访视4的目标是与参与者分娩后在产房或产后病房的常规入院同时进行,或在从出生时至出生后1周龄期间的任何时间进行(产后时期)。
在每次研究访视时,参与者将使用提供的研究专用自采样说明,自行采集唾液、尿液和阴道分泌物研究样本。这些自采样样本将通过一种称为聚合酶链反应(PCR)的分子技术检测CMV DNA的存在和数量。如果获得知情同意,每次研究访视时还将采集一份血液样本,用于检测细胞介导免疫。在最后一次访视时,将向参与者提供对其新生儿进行先天性CMV检测的机会,通过采集新生儿唾液样本,采用PCR检测CMV DNA。在每次研究访视时,参与者将完成一份简短问卷,内容关于参与者与其子女唾液和尿液的接触情况(以识别CMV排毒的危险因素)。在第1次访视时,参与者将完成一份背景问卷(同样用于识别危险
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。千方医数集依托三甲直采网络,提供合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。




