基于家庭采血套件和全自动ELISA抗体检测的SARS-CoV-2抗体高通量低成本可扩展检测开发

数据集获取

源站：https://doi.org/10.5683/sp3/cy5ha3

标准获取流程：

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   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
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数据说明

<b>背景：</b>医护人员暴露于SARS-CoV-2的风险较高。人群范围的血清学检测有助于发现血液中的SARS-CoV-2抗体，并确定COVID-19免疫力的持久效果。<br> <b>CITF联合资助研究的目的：</b>本研究旨在开发一种可扩展、廉价且易于使用的抗体检测方法，以支持对SARS-CoV-2抗体的高通量筛查，比较微量管采集与干血斑用于家庭采血的有效性，并确定医护人员中COVID-19既往感染、新发感染和再感染的发生率。<br> <b>方法：</b>这项多组研究通过面对面招募方式，从多伦多西奈山医院患者人群中招募COVID-19阳性和康复患者，并通过口口相传方式招募西奈山医院的COVID-19阴性或未检测的医护人员。医护人员人群接受纵向随访。纵向研究的志愿者参与者为来自西奈山医院、Sault Area Hospital和萨德伯里Health Sciences North的医护人员。

参与者通过皮肤穿刺提供血样，用于微量管和干血斑检测。若无法采集毛细血管血，则采用静脉采血法采集血样。医护人员参与者还完成了一份问卷，并在接种疫苗后30天以及检测后3、6、12和18个月接受随访。每次随访均进行血清学检测以评估抗体水平。<br> <b>贡献数据集内容：</b>数据集包括1，058名完成问卷并提供血样用于SARS-CoV-2血清学检测的参与者。基线访视于2020年10月至2021年12月期间完成。260名参与者（25%）仅完成了基线访视，798名参与者接受纵向随访至2022年4月。共采集3，666份样本。变量包括以下方面的数据：

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。