头颈癌国际COVID-19协作研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04632173

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数据说明

研究条件：头颈癌、Covid19。3月11日，世界卫生组织（WHO）正式宣布冠状病毒病-19（COVID-19）疫情为大流行病。自2019年底中国武汉出现首批病例聚集以来，截至今日，过去几个月内五大洲已诊断出近200万例严重急性呼吸综合征冠状病毒2（SARS-CoV-2）感染病例。截至2020年2月底，COVID-19已严重冲击欧洲，尤其是意大利，根据意大利高级卫生研究所的数据，截至3月11日，该国已有12462例确诊病例和827例死亡。考虑到高传播性和部分人群中的严重疾病发生率，医疗系统面临巨大挑战。

估计的死亡风险确实存在差异，从中国疫情高峰期的12%，到包括欧洲、美国、澳大利亚、拉丁美洲、伊朗和加拿大在内的受影响较轻地区的约1%。COVID-19的发病率和死亡率与高龄和合并症相关，导致体弱患者病毒感染后的结局更差，更常导致住院、入住重症监护病房以及需要有创气管插管。在这类个体中，癌症患者是发生冠状病毒感染及其严重并发症高风险的一大亚组。中国最近一项全国性分析显示，在来自575家医院的1590例COVID-19病例中，18例有癌症病史（分别为1% vs 中国总体人群癌症发病率0.29%），其中肺癌是最常见的诊断。观察到癌症患者发生严重事件的风险高于非癌症患者（39 vs 8%；p = 0.0003）。此外，近期接受过化疗或手术的癌症患者发生临床严重事件的风险高于未接受治疗的患者。

由于样本量较小，作者得出结论认为癌症患者可能具有更高的

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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