肝纤维化生物标志物识别数据集

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06819917

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：非酒精性脂肪肝、非酒精性脂肪性肝病、非酒精性脂肪性肝炎。慢性肝病(CLD)是全球死亡和发病的主要原因。CLD患者发生肝纤维化(瘢痕组织形成)、肝硬化和肝衰竭的风险增加，并且发生原发性肝癌的风险显著。非酒精性脂肪性肝病(NAFLD)是CLD的主要风险，它正成为最常见的慢性肝脏疾病，估计全球患病率为25%。约五分之一的NAFLD患者会进展为非酒精性脂肪性肝炎(NASH)，并且由于终末期肝病病因的迅速上升，NASH目前是需肝移植的肝细胞癌(HCC)的第二大常见病因。肝活检目前是疾病活动度分级和纤维化分期的金标准，但具有侵入性、费用高昂且存在采样误差的风险。由于诊断为纤维化的患者数量众多，且纤维化分期对死亡率具有预后意义并指导患者管理，因此开发能够识别纤维化分期的无创且准确的诊断工具非常重要。

本研究的目的是获取一组临床特征明确的血液标本，以识别新型生物标志物，用于辅助诊断，评估有NAFLD（NAFL/NASH）体征或症状患者的临床显著肝纤维化分期。此外，还将探索基于定量超声（QUS）的方法结合人工智能（AI）算法来评估纤维化分期。

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。