增强肝纤维化(ELF)检测可及性对转诊肝病科患者伴纤维化非酒精性脂肪性肝炎(NASH)诊断率的影响

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05370053

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

条件：脂肪肝，NAFLD。背景：在肝病评估过程中，振动控制瞬时弹性成像（VCTE）常被用作临床决策辅助工具，以筛选高风险患者进行肝活检。增强肝纤维化（ELF）检测预计将在美国获批。我们检验了以下假设：将ELF结果提供给治疗肝病专家，将促使在肝酶升高或脂肪肝患者中更恰当、更有针对性地使用肝活检，并将导致更多晚期纤维化/肝硬化病例被诊断出来。方法：在堪萨斯大学医学中心因肝酶升高或脂肪肝进行肝病评估期间，肝病专家（共8名）就患者是否应接受VCTE做出临床决策。在门诊就诊结束时，患者被纳入研究并随机分配接受ELF检测。过去五年内接受过肝活检或患有失代偿期肝硬化的患者被排除在外。主要结局是基于肝活检诊断F3-4纤维化或临床诊断肝硬化并启动肝细胞癌监测的比率。

四百五十名患者将在两年内入组。

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。