甲状旁腺疾病自然史研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04969926

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

病症：甲状旁腺癌、原发性甲状旁腺功能亢进症、假性甲状旁腺功能减退症、遗传性骨病、多发性内分泌腺瘤病1型。研究描述：确诊、疑似或存在发生甲状旁腺疾病风险的患者将接受针对其病情的标准治疗检测。检测过程中获得的数据将用于研究。此外，还可能采集样本用于研究。目标：* 研究该疾病及其相关表现的原因，在甲状旁腺及相关疾病参与者中可能为遗传性因素 * 通过对可用生物样本进行分子谱分析，识别各种甲状旁腺疾病及相关表现的生物标志物 * 描述甲状旁腺及相关疾病（包括这些疾病中出现的相关甲状旁腺外表现，例如卓艾综合征、胃肠胰神经内分泌肿瘤、肾、颌、垂体和子宫肿瘤）的演变、自然史和纵向趋势。

• 探究妊娠期甲状旁腺疾病及其相关表现的自然史
• 描述甲状旁腺及相关疾病参与者的发病率与死亡率，并探讨其与甲状旁腺外表现的相关性。
• 研究针对甲状旁腺及相关的甲状旁腺外表现采用标准检测与治疗的长期风险与益处。

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。