检测树突状细胞的探索性开放标签研究方法开发研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05482867

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

条件：可能为阿尔茨海默病。为开发一种检测阿尔茨海默病中树突状细胞募集（DC RAD）的方法，本研究设计为两部分。第一部分评估吲哚菁绿（ICG）在健康成人受试者中标记外周免疫吞噬细胞的安全性和有效性。第二部分旨在确定被诊断为阿尔茨海默病（AD）的成人受试者大脑中是否存在ICG。在研究的第一部分，将通过静脉输注将ICG给予健康受试者，以验证外周免疫吞噬细胞（DC是其中的一个亚群）能否被ICG标记。如果确认ICG可标记吞噬细胞，则在研究的第二部分，将使用INVOS 7000脑血氧计通过NIRS研究AD患者大脑中是否存在ICG，推测其由ICG标记的细胞携带进入。

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。