基于多组学的心脑血管疾病患者预后预测系统

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06001073

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

疾病范围：冠状动脉疾病、心律失常、心脏、心脏瓣膜病、主动脉夹层、心脏肿瘤、心肌炎、高血压、心肌病。心脑血管疾病是指由高脂血症、血液黏稠、动脉粥样硬化、高血压等所导致的心脏、大脑及全身组织发生的缺血性或出血性疾病，是全球重大公共卫生问题之一。冠状动脉粥样硬化、心肌病、心房颤动、脑卒中等许多心血管疾病的病因和具体发病机制尚不明确。提高诊断和治疗水平、阐明发病机制、为防治提供科学依据，是心脑血管疾病研究中的热点课题。

本研究拟收集符合纳入和排除标准的心脑血管疾病患者的临床数据和生物标本数据，并利用多组学技术深入理解心脑血管疾病的致病机制，为心脑血管疾病患者的特异性及个体化治疗提供新思路，构建早期预测预后模型，为心脑血管疾病患者临床实践的有效治疗提供依据。

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。