Prevention ICONA专用集成数据集

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07186244

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：PrEP、PrEP依从性监测、HIV、HIV-1感染、STI、STI预防。PrIDE研究是一项全国性、多中心、前瞻性观察性队列研究，旨在评估HIV暴露前预防（PrEP）在意大利的有效性和真实世界实施情况。该研究依据意大利及国际指南，从约5，000名开始使用或已在使用的HIV阴性成年人（≥18岁）中收集社会人口学、临床、实验室、行为和生活质量数据。意大利全部49家大学及医院感染病诊所和4个社区检测点均可参与。参与者每3-5个月通过常规临床访视进行随访，包括HIV/STI检测、安全性实验室检查和通过专用移动应用程序填写的电子问卷。主要目标是估计HIV血清阳转的发生率，次要目标包括监测性传播感染、评估安全性和耐受性，以及分析依从性、持续性和行为因素。数据收集于由ICONA基金会管理的安全加密eCRF中。

该研究由罗马的国家传染病研究所“L. Spallanzani”IRCCS协调，将持续至少10年，并需获得所有参与中心伦理委员会的批准。

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。