自身免疫性脑炎及相关疾病中的HLA分析:第二部分
该数据集来自clinicaltrials.gov,主题为自身免疫性脑炎及相关疾病中的HLA分析(第二部分),涉及自身免疫性脑炎与副肿瘤性神经综合征两类疾病

基本信息
资源简介
自身免疫性脑炎及相关疾病中的HLA分析:第二部分
该数据集来自clinicaltrials.gov,主题为自身免疫性脑炎及相关疾病中的HLA分析(第二部分),涉及自身免疫性脑炎与副肿瘤性神经综合征两类疾病。自身免疫性脑炎以亚急性起病的记忆缺陷、精神状态改变或精神症状为特征,常伴癫痫发作、脑脊液炎症及边缘系统受累时的典型磁共振表现,可检出多种针对中枢神经系统突触和细胞表面蛋白的自身抗体;副肿瘤性神经综合征为免疫介导的肿瘤远隔并发症,临床表现多样。数据可用于相关疾病的免疫机制与HLA关联研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:自身免疫性脑炎、副肿瘤性神经综合征。自身免疫性脑炎(AE)以亚急性起病的记忆缺陷、精神状态改变或精神症状为特征,常伴有癫痫发作、脑脊液炎症,以及在明显边缘系统受累病例中的典型磁共振成像表现。在AE中可检测到多种自身抗体(Abs),尽管其检测并非确立诊断所必需。这些抗体主要识别中枢神经系统中不同的突触和细胞表面蛋白,并被认为具有致病性,因为它们会改变其抗原的正常位置或功能。副肿瘤性神经综合征(PNS)是免疫介导的、肿瘤的远隔并发症。其临床表现高度多样,从中枢神经系统疾病(边缘性脑炎、小脑性共济失调)到
【主题与分类】
主题标签:Autoimmune Encephalitis、Paraneoplastic Neurological Syndrome。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04823728
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。
免登录当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04823728
标准获取流程:
- 访问源站链接,注册/登录账号;
- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
疾病:自身免疫性脑炎、副肿瘤性神经综合征。自身免疫性脑炎(AE)的特征是亚急性起病的记忆缺陷、精神状态改变或精神症状,常伴有癫痫发作、脑脊液炎症,在明显累及边缘系统的情况下,还有典型的磁共振成像表现。在AE中可检测到多种自身抗体(Abs),尽管其检测并非确立诊断所必需。这些抗体主要识别中枢神经系统中不同的突触和细胞表面蛋白,并被认为具有致病性,因为它们会改变其抗原的正常位置或功能。副肿瘤性神经综合征(PNS)是免疫介导的、癌症的远隔并发症。其临床表现高度多样,从中枢神经系统疾病(边缘性脑炎、小脑性共济失调)到周围神经病和神经肌肉接头疾病。
与PNS相关的有两种不同的抗体:第一类称为肿瘤神经抗体,其识别细胞内抗原,被认为不具有致病性;第二类则靶向突触和细胞表面抗原,这些抗原与某些非副肿瘤性自身免疫性脑炎共有。大多数自身免疫性脑炎的免疫反应主要触发因素尚不清楚。除获得性易感性如单纯疱疹病毒性脑炎外,遗传倾向在自身免疫性脑炎的发病机制中也可能起重要作用。人类白细胞抗原是自身免疫性疾病最常关联的遗传因素,这归因于其遗传复杂性和在适应性免疫反应中的关键作用。其他研究者及我们已描述了与三种不同类型自身免疫性脑炎相关的HLA单倍型:抗富亮氨酸胶质瘤失活1蛋白、抗接触蛋白相关蛋白样2和抗谷氨酸脱羧酶。然而,许多其他自身免疫性脑炎的遗传倾向尚未被研究。癌症被认为是引发免疫反应导致PNS发展的触发因素,正如神经抗原
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。
需要用于商业化训练或医疗器械注册(NMPA/FDA)?
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托三甲直采网络,提供合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。




