RESPOND结局研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04090151

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：HIV。具体目标分为三大类，具体如下：1. 监测新型抗逆转录病毒治疗（ART）药物以及用于治疗合并感染和合并症的药物使用情况；2. 评估新型单个ART药物在常规临床实践中作为一线或后续治疗方案组成部分时的安全性特征。3. 研究总体及特定亚组的长期结局和临床疾病进展。Outcomes研究是欧洲、澳大利亚和南美洲各地诊所和队列研究人员之间的合作，这些研究人员愿意共享数据并采用统一的随访计划和评估方案。参与站点承诺继续随访这一大型队列，该队列在人口学特征和ART处方模式上均具有异质性，从而具备足够的把握度来回答许多关键临床问题。Outcomes研究是RESPOND国际传染病队列联盟中的一项研究。

RESPOND是一个创新、灵活且动态的队列联盟，用于研究包括HIV在内的传染病，其构建为一个通用框架，以促进多方利益相关者的参与。在RESPOND中，所有收集的数据均属于一个共同数据存储库或“数据湖”，存储于丹麦哥本哈根Rigshospitalet医院CHIP的数据库中。RESPOND的数据收集采用模块化方式，以一个核心数据收集模块为基础，可在此基础上添加其他模块/研究。假名化的患者数据可通过在线安全平台手动录入，也可从现有的地方、区域或国家数据结构电子传输至数据湖。在Outcomes研究中，数据将在入组时及每年随访（FU）访视时收集。对于已入组并处于随访中的HIV-1感染者，每年收集一次关于HIV和病毒性肝炎的人口学、实验室、治疗及临床数据。临床事件数据（除AIDS

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。