AIDS综合征患者研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT00001120

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

疾病：肉瘤、卡波西肉瘤、淋巴瘤、非霍奇金淋巴瘤、HIV感染、淋巴瘤、艾滋病相关淋巴瘤。艾滋病相关恶性肿瘤是研究癌变的模型系统。在人类疾病中，很少有像HIV感染那样癌症发病率如此之高的情况。尽管已有研究调查了HIV感染者的癌前标志物，但尚未将这些标志物与肿瘤样本进行关联。本研究通过建立与癌前血清和淋巴细胞标本以及前瞻性问卷数据相关联的肿瘤集合，有助于理解HIV相关恶性肿瘤的肿瘤发生机制。入组研究时，患者接受全面的体格检查。诊所工作人员对患者进行访谈，收集有关用药史（特别是抗逆转录病毒药物暴露史）、饮食、职业史、药物滥用和性行为的数据。这些信息用于识别促成肿瘤发生的行为和环境因素。

此外，对基线血液样本进行分析，检测HHV-8和EBV水平、抗EBV和抗HHV-8抗体、CD23、Th2细胞因子、肿瘤生长因子、与NHL相关的染色体易位以及其他潜在的恶性肿瘤预测指标。在第6个月及此后每年，摘录患者记录以获取生命状态、艾滋病定义性疾病、用药情况以及最近一次CD4+ T细胞和HIV RNA水平的数据。在第1、2和3年，患者接受体格检查和血液检测以进行恶性肿瘤监测。任何恶性肿瘤均进行活检，并分析以进行癌基因鉴定和病毒学检测。对在研究期间死亡的患者病历进行审查，以确定死因并排除未报告的癌症。本研究不提供任何治疗。

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。