腹主动脉瘤合并原发性肺癌的流行病学研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06775821

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数据说明

条件：腹主动脉瘤、原发性肺癌、患病率。1. 研究目的：本研究收集2000-3000例原发性肺癌门诊患者详细的基本信息、生活习惯、既往病史及实验室指标，进行数据分析与长期随访。研究分析肺癌合并腹主动脉瘤的相关因素，为更好地指导肺癌患者进行腹主动脉瘤筛查提供直接科学依据，识别肺癌患者合并腹主动脉瘤的共同高危因素，为腹主动脉瘤的预防提供临床指导，降低腹主动脉瘤破裂风险。研究结果对肺癌患者后续治疗及预后、提高肺癌患者长期生存率具有重要意义，也将为肺癌患者腹主动脉瘤的筛查与预防提供科学依据和临床指导。腹主动脉瘤的早期发现和治疗可降低腹主动脉瘤破裂风险，极大改善肺癌合并腹主动脉瘤患者的预后，提高其生活质量。2.

研究人群：研究对象为2022年10月1日至2025年4月30日在昆明医科大学第三附属医院和昆明医科大学第一附属医院确诊为原发性肺癌的患者。预计样本量约2000人，患者年龄为20-90岁。收集详细的流行病学数据和长期随访数据，进行统计分析，并开展流行病学调查。3. 流行病学数据收集：3.1 基本信息：姓名、性别、民族、年龄、身高、体重、籍贯、职业、文化程度、身份证号、电话号码和病历号。3.2 行为生活信息：是否吸烟、吸烟指数、饮酒情况、饮酒种类及饮酒量、石棉制品接触史、饮食习惯及粉尘接触史。3.3 既往病史

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。