NIDCD 耳鼻喉科临床方案生物样本库

该数据集来自 clinicaltrials.gov,为 NIDCD 耳鼻喉科临床方案生物样本库,涉及听力损失、头颈部肿瘤、听力障碍、喉部疾病等病种

National Institute on Deafness and Other Communication Disorders (NIDCD)National Institute on Deafness and Other Communication Disorders (NIDCD)
clinicaltrials
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音频Hearing LossHead and Neck NeoplasmsHearing DisordersLaryngeal Disease
NIDCD Otolaryngology Clinical Protocol Biospecimen Bank

基本信息

模态
音频
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

NIDCD 耳鼻喉科临床方案生物样本库

该数据集来自 clinicaltrials.gov,为 NIDCD 耳鼻喉科临床方案生物样本库,涉及听力损失、头颈部肿瘤、听力障碍、喉部疾病等病种。NIDCD 研究者在 NIH 研究影响听觉、平衡、嗅觉、味觉、嗓音、言语和语言的多种疾病的自然史与治疗,需采集生物样本用于研究。主要目标为建立含病变与正常组织标本的生物样本库,样本来源包括 NIH 方案中各类年龄参与者的手术废弃材料,3 岁及以上可采集血液、唾液和/或口腔拭子,18 岁及以上可接受口腔黏膜采样。可用于耳鼻喉相关疾病研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:听力损失、头颈部肿瘤、听力障碍、喉部疾病。研究描述:美国国家耳聋和其他沟通障碍研究所(NIDCD)的研究人员正在美国国立卫生研究院(NIH)研究影响听觉、平衡、嗅觉、味觉、嗓音、言语和语言的多种疾病的自然史与治疗。这些研究需要采集生物样本用于研究目的。目标:主要目标:建立用于研究目的的病变和正常组织标本的生物样本库。样本将获取自: 来自 NIH 方案中患有听觉、平衡、嗅觉、味觉、嗓音、言语和语言障碍的各年龄段参与者的手术废弃材料。 3 岁及以上的参与者可采集血液、唾液和/或口腔拭子。* 18 岁及以上的参与者可接受口腔黏膜 b

【主题与分类】

主题标签:Hearing Loss、Head and Neck Neoplasms、Hearing Disorders、Laryngeal Disease。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06303180

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    • 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:听力损失、头颈部肿瘤、听力障碍、喉部疾病。研究描述:美国国家耳聋及其他交流障碍研究所(NIDCD)的研究人员正在美国国立卫生研究院(NIH)研究影响听觉、平衡、嗅觉、味觉、嗓音、言语和语言的各种疾病的自然史和治疗。这些研究需要收集生物样本用于研究目的。目标:主要目标:为研究目的建立一个包含病变和正常组织标本的生物样本库。样本将来源于:* 来自NIH协议中所有年龄段的参与者的手术废弃物料,这些参与者患有听觉、平衡、嗅觉、味觉、嗓音、言语和语言障碍。* 3岁及以上的参与者可能收集血液、唾液和/或口腔拭子。* 18岁及以上的参与者可能进行口腔黏膜活检、皮肤活检和鼻腔分泌物收集。次要目标:样本可与其他已批准的协议共享,或根据本协议用于进行正常过程和疾病的细胞、分子、遗传和基因组生物学分析。

这些实验室研究可能有助于未来制定包含新型治疗药物、新颖治疗方法以及针对影响人类交流的头颈部疾病受试者的新预后和诊断模型的方案。研究终点:本研究的主要终点是建立一个NIDCD生物样本库,样本来源包括手术废弃物以及收集的血液、唾液、口腔拭子、鼻腔分泌物、口腔黏膜活检和皮肤活检标本。

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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