ZIKAlliance 孕妇队列

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT03188731

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：寨卡病毒，妊娠相关。本提案旨在评估妊娠期寨卡病毒（ZIKV）感染与先天性畸形之间的因果关系。我们将估算妊娠期间感染寨卡病毒的孕妇相较于未感染孕妇发生先天性畸形及其他不良妊娠结局的绝对风险和相对风险，并进一步验证先天性寨卡综合征。我们还将确定寨卡病毒的母婴传播率，并评估共同因素或效应修饰因素，以解释根据巴西各州及拉丁美洲各地人口数据和小头症报告得出的初步绝对风险估计中所见的大幅变异性。我们将在拉丁美洲和加勒比地区开展一项孕妇（PW）多中心队列研究。孕妇将在妊娠早期入组，并结合其常规产前检查每4周随访一次。每次随访时，将采集尿液和血液样本，进行检测并储存。

在任意时间点报告近期或当前存在未分化发热/皮疹综合征的孕妇（PW），其急性发病过程将被更详细地描述。妊娠期间疑似寨卡病毒（ZIKV）感染（即符合泛美卫生组织（PAHO）临床病例定义）的孕妇将按照国家方案进行管理。无论有无症状，孕妇都将接受前瞻性随访，并在分娩时（或流产后）再次访视，以详细记录其妊娠结局。活产新生儿将接受详细的新生儿检查。在新生儿检查过程中，将采集并储存生物学样本。其他可能导致先天性异常的病因（母亲TORCHS感染、有毒物质、染色体异常）以及潜在效应修饰因素（例如既往黄病毒感染/疫苗接种、社会经济状况）也将被评估。

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。