赞比亚HIV-HBV合并感染者肝纤维化数据集
该数据集来自clinicaltrials.gov，聚焦赞比亚HIV-HBV合并感染者的肝纤维化及相关肝病。源站描述指出，非洲HIV感染者中肝病长期被忽视，但随着抗逆转录病毒治疗延长生存期，肝病预计将日益常见
基本信息
资源简介
赞比亚HIV-HBV合并感染者肝纤维化数据集
该数据集来自clinicaltrials.gov，聚焦赞比亚HIV-HBV合并感染者的肝纤维化及相关肝病。源站描述指出，非洲HIV感染者中肝病长期被忽视，但随着抗逆转录病毒治疗延长生存期，肝病预计将日益常见。研究基于此前NCT02060162的发现，即HIV-HBV合并感染是最重要的肝脏风险因素，但既往仅能评估极短期结局。本方案专门针对赞比亚HIV-HBV人群进行更长随访，赞比亚成人中HIV患病率约12%、HBsAg阳性率约6%，是理想研究地点。数据可用于肝纤维化、肝硬化及肝癌等肝脏结局的分类与预测研究（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：疾病：Human Immunodeficiency Virus、HBV、Fibrosis, Liver、Cirrhosis, Liver、Hepatocellular Carcinoma、Hepatitis Delta Virus、Alcoholic Hepatitis。在非洲HIV感染者中，肝病是一个被忽视的研究领域，但预计随着患者因抗逆转录病毒治疗而活得更久，肝病将变得越来越常见。在赞比亚卢萨卡，我们此前（NCT02060162，clinicaltrials.gov）描述过，HIV-HBV合并感染是最重要的肝脏风险因素。然而，在那项研究中，只能评估非常短期的结局。基于这些初步结果，并考虑到需要在更长随访期内研究HIV-HBV，当前方案将专门聚焦于赞比亚的HIV-HBV人群。赞比亚是这项研究的理想地点，因为全国成人中HIV患病率约12%，HBsAg阳性率约6%。事实上，约70%的人w
【主题与分类】
主题标签：Human Immunodeficiency Virus、HBV、Fibrosis, Liver、Cirrhosis, Liver、Hepatocellular Carcinoma、Hepatitis Delta Virus、Alcoholic Hepatitis。本站分类：肿瘤/肝癌。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT02344680
下载信息
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提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
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使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT02344680
标准获取流程：
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- 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：人类免疫缺陷病毒、乙型肝炎病毒、纤维化、肝硬化、肝细胞癌、丁型肝炎病毒、酒精性肝炎。在非洲的人类免疫缺陷病毒感染者中，肝病是一个被忽视的研究领域，但随着患者因抗逆转录病毒治疗而寿命延长，预计肝病将变得越来越普遍。在赞比亚卢萨卡，我们此前（NCT02060162，clinicaltrials.gov）描述过，HIV-HBV合并感染是最重要的肝脏风险因素。然而，在那项研究中，只能评估非常短期的结局。基于这些初步结果，并考虑到需要在更长的随访期内研究HIV-HBV，当前方案将专门聚焦于赞比亚的HIV-HBV感染者。赞比亚是开展这项研究的理想地点，因为全国成年人中HIV患病率约为12%，HBsAg阳性率约为6%。事实上，全球约70%的HIV-HBV感染者居住在非洲。在拟议的研究中，我们将获得HIV-HBV感染者的同意，使其参与一项随访期最长可达10年的观察性队列研究。参与者将接受标准治疗抗病毒疗法。
将对肝脏以及HBV病毒学和血清学结局进行更深入的分析。还将进行肝癌筛查。本研究将为赞比亚及其他地区的卫生政策制定者提供有用的临床和流行病学信息。它还将为赞比亚卫生工作者在HBV临床管理方面的培训提供一个平台。
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
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