气道疾病、Barrett食管与未确诊反流的无创生物标志物研究（BADBURN）
BADBURN 数据集来自 clinicaltrials.gov，聚焦纽约消防局（FDNY）世界贸易中心（WTC）暴露的救援与恢复人员
基本信息
资源简介
气道疾病、Barrett食管与未确诊反流的无创生物标志物研究（BADBURN）
BADBURN 数据集来自 clinicaltrials.gov，聚焦纽约消防局（FDNY）世界贸易中心（WTC）暴露的救援与恢复人员。该人群多数罹患胃食管反流病（GERD），而 GERD 是 Barrett 食管（BE）及后续食管癌的风险因素。数据覆盖气道疾病、Barrett 食管与胃食管反流病，基于长期表型队列，用于验证 WTC 相关气消化道疾病的生物标志物，并开发 BE 等癌前病变的无创疾病分型，以识别潜在靶向治疗、改善诊疗（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：条件：气道疾病、Barrett 食管、胃食管反流病。大多数纽约消防局（FDNY）世界贸易中心（WTC）暴露的救援和恢复人员罹患胃食管反流病（GERD），这是 Barrett 食管（BE）及后续食管癌的风险因素。与 GERD 和 BE 等气消化道疾病相关的健康相关生活质量下降和生产力降低。本提案将利用长期表型化的 WTC 暴露队列，验证 WTC 气消化道疾病的生物标志物，并开发 BE 等癌前病变的新型无创疾病分型，以及识别可能改善诊疗的潜在靶向治疗。
【主题与分类】
主题标签：Airway Disease、Barrett Esophagus、Gastroesophageal Reflux Disease。本站分类：肿瘤。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05216133
下载信息
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数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05216133
标准获取流程：
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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
条件：气道疾病、巴雷特食管、胃食管反流病。纽约消防局（FDNY）世界贸易中心（WTC）暴露的救援和恢复人员中，大多数患上了胃食管反流病（GERD），这是巴雷特食管（BE）及后续食管癌的一个危险因素。与GERD和BE等呼吸消化系统疾病相关的健康相关生活质量和生产力均有所下降。本提案将利用纵向表型分析的WTC暴露队列，验证WTC呼吸消化系统疾病的生物标志物，并开发针对BE等癌前病变的新型非侵入性疾病表型分析方法，以及识别潜在的靶向治疗手段以改善护理。
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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