支气管慢性阻塞性肺疾病、特发性肺纤维化与肺肿瘤病理连续谱中诊断和预后生物标志物的识别
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦 COPD、特发性肺纤维化(IPF)与肺癌构成的病理连续谱,用于识别诊断和预后生物标志物

基本信息
资源简介
支气管慢性阻塞性肺疾病、特发性肺纤维化与肺肿瘤病理连续谱中诊断和预后生物标志物的识别
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦 COPD、特发性肺纤维化(IPF)与肺癌构成的病理连续谱,用于识别诊断和预后生物标志物。研究为无研究性药物的非营利干预性试点研究,分为前瞻性(I 期)和回顾性(II 期)两个阶段。整体研究周期 30 个月,包括 18 个月入组与生物样本采集、入组后 12 个月随访、20 个月实验室分析,以及第 24 个月主要终点和第 30 个月随访分析。数据可用于探索三类呼吸系统疾病进展中的生物标志物与临床关联(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:COPD、特发性肺纤维化(IPF)、肺癌。这是一项非营利、干预性试点研究,不涉及研究性药物。研究包括两个阶段:前瞻性阶段(I 期)和回顾性阶段(II 期)。研究时间线:整体研究持续时间为 30 个月,具体如下:患者入组和生物样本采集:18 个月。随访访视:每位参与者入组后 12 个月。实验室分析:20 个月。统计分析:第 24 个月(主要终点)和第 30 个月(12 个月随访分析)。I 期——前瞻性:入组前瞻性阶段的参与者将按以下时间表接受研究评估:T0(基线):入组。T1:入组后 12 个月随访。临床和实验室数据将在基线(T0)和 12 个月随访时收集。
【主题与分类】
主题标签:COPD、Idiopathic Pulmonary Fibrosis (IPF)、Lung Cancer。本站分类:肿瘤/肺癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07707245
下载信息
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数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07707245
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- 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:慢性阻塞性肺疾病(COPD)、特发性肺纤维化(IPF)、肺癌。这是一项非营利性、干预性初步研究,不涉及研究性药物。研究分为两个阶段:前瞻性阶段(I期)和回顾性阶段(II期)。研究时间线 整个研究将持续30个月,具体如下:患者入组和生物样本采集:18个月。随访访视:每位参与者入组后12个月。实验室分析:20个月。统计分析:第24个月(主要终点)和第30个月(12个月随访分析)。I期——前瞻性 入组前瞻性阶段的参与者将按照以下时间表接受研究评估:T0(基线):入组。T1:入组后12个月随访。将在基线(T0)和12个月随访访视(T1)时收集临床和实验室数据,具体如研究评估时间表所述。II期——回顾性 将使用存档的组织样本。
研究设置 第一阶段 前瞻性阶段将招募:40名慢性阻塞性肺疾病(COPD)患者,目前吸烟或既往吸烟;40名特发性肺纤维化(IPF)患者,目前吸烟或既往吸烟;30名从不吸烟的可切除I期或II期肺腺癌患者,正在接受手术切除;30名目前吸烟或既往吸烟的可切除I期、II期或III期肺腺癌患者,正在接受手术切除。COPD和IPF患者将在门诊就诊期间招募。肺癌患者将在术前门诊评估期间或入院接受手术治疗时招募。第二阶段 常规临床实践中收集的存档组织活检标本,无论是新鲜冷冻还是福尔马林固定石蜡包埋(FFPE)。回顾性队列将包括以下样本:40名COPD患者;40名IPF患者;30名从不吸烟的I期或II期肺腺癌患者;30名吸烟的I期或II期肺腺癌患者
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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