加拿大自身免疫性肝病网络

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT03569826

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：原发性胆汁性肝硬化（PBC）、自身免疫性肝炎、重叠综合征。CaNAL是一项纵向观察性队列研究，研究对象为诊断为原发性胆汁性胆管炎（PBC）、自身免疫性肝炎（AIH）或重叠综合征的患者。本研究建立了一个全国性登记库和网络，重点是对来自加拿大主要中心个体患者数据进行高质量的长期随访。原发性胆汁性胆管炎（PBC）和自身免疫性肝炎（AIH）是罕见的、缓慢进展的肝脏疾病，与肝硬化、肝癌（HCC）以及需要肝移植或导致过早死亡的肝衰竭的发生相关。这些自身免疫性肝病的罕见性和缓慢进展性使其难以研究，只有通过结合加拿大各地多个中心患者数据的大规模方法才能获得新的见解。加拿大自身免疫性肝病网络的主要目标是建立一个PBC、AIH和重叠综合征患者的加拿大登记库。

我们收集患者特征、实验室评估和自然病史、患者报告结局（包括生活质量和环境暴露）、治疗反应以及移植前后结局。随后，我们将识别与患者关键结局相关的危险因素，包括治疗反应、进展至移植、肝癌风险以及移植后疾病复发。我们能够识别生物标志物（疾病进展的生化指标），以帮助在自身免疫性肝病的最早期阶段进行诊断，确保及时治疗并防止疾病进展。CaNAL将增进对自身免疫性肝病的理解，提供可预测疾病进展或治疗无反应的生物标志物，并加深对病因学和发病机制的了解。CaNAL还将有助于作为一个平台，开展临床试验或针对性实验室研究，以回答制药行业不太可能评估的重要问题。

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。