罕见病中的妊娠与医学辅助受孕

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT02450396

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

疾病：类风湿关节炎、脊柱关节炎、银屑病关节炎、系统性红斑狼疮、抗磷脂综合征、干燥综合征、硬皮病、肌炎。罕见病常累及育龄期女性。这些女性妊娠已不再罕见，但仍与高水平并发症相关。其在妊娠期获得最佳管理的一个障碍是，尚无针对罕见病及多种结缔组织病妊娠的前瞻性研究。因此，这些妊娠的管理在治疗、监测（就诊频率、实验室检查和超声）及照护组织方面均未标准化。此外，尽管这些女性（所有疾病合并）经常暴露于可能与妊娠不相容的药物，但人们对这些暴露的频率，尤其是对母体和胎儿的影响知之甚少。基于这些原因，来自不同专业的研究人员和临床医生创建了一个妊娠与罕见病跨学科研究组（GR2），旨在改善这些患者妊娠的管理。

研究人员计划利用一台计算机服务器，开展一项针对罕见病患者妊娠的大型前瞻性研究：包括各种形式的肌炎、狼疮、抗磷脂综合征、干燥综合征、硬皮病以及炎症性风湿病。研究者的目标是分析患有罕见病女性妊娠期间的并发症，进而改善其管理和生活质量。

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。