蛛网膜下腔出血患者脑脊液与血液评估数据集

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT00593268

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：蛛网膜下腔出血。在本项目中，我们正在收集范德堡医学中心因脑动脉瘤破裂后发生蛛网膜下腔出血的患者的脑脊液和血液。随后，我们拟利用范德堡现有的新型显微激光引导质谱分析（MALDI）技术对脑脊液进行研究。之后，将对脑脊液和血液进行不同生物学标志物、蛋白表达和基因表达的分析。这些标志物随后将与临床数据进行统计学相关性分析，包括血管痉挛的预测、发生血管痉挛的时间以及对标准治疗的反应。本研究的目标是确定可预测血管痉挛的脑脊液和血清标志物。这进而可能改善该患者群体的预后。这些数据将与神经内科门诊接受腰椎穿刺的患者的多余脑脊液，或因肿瘤切除等其他原因接受颅脑手术患者的多余脑脊液进行比较。

对于纳入研究的患者，脑脊液将通过腰椎穿刺或脑室外引流管采集。若已放置脑室外引流管，则在术前立即采集标本；若未放置脑室外引流管，则在术中采集。我们还将定期从引流袋中收集的多余脑脊液中采集脑室外引流管放置后的术后脑脊液。脑脊液将在多个时间点按序贯方式采集：术后即刻、血管痉挛期间以及拔除脑室外引流管之前。

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。