丹麦中枢神经系统感染数据集
该数据集来自 clinicaltrials.gov，聚焦丹麦的中枢神经系统感染，涵盖细菌性脑膜炎、病毒性脑膜炎、无菌性脑膜炎、脑炎、脑脓肿、神经疏螺旋体病和神经梅毒等病种
基本信息
资源简介
丹麦中枢神经系统感染数据集
该数据集来自 clinicaltrials.gov，聚焦丹麦的中枢神经系统感染，涵盖细菌性脑膜炎、病毒性脑膜炎、无菌性脑膜炎、脑炎、脑脓肿、神经疏螺旋体病和神经梅毒等病种。数据内容包括入院时的诊断、入院时的症状与体征、诊断检查与治疗的性质和时机，以及以 Glasgow Outcome Score（GOS）评估的结局。诊断检查与治疗由当地医生自行决定，未标准化。症状或功能缺损一般仅在患者为新发时记录，已知神经功能缺损的加重则记入相应工具的体征项。该数据可用于中枢神经系统感染的临床特征与结局相关研究（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：病症：中枢神经系统感染、细菌性脑膜炎、病毒性脑膜炎、无菌性脑膜炎、脑炎、脑脓肿、神经疏螺旋体病、神经梅毒。研究者纳入的数据包括入院时的诊断、入院时的症状与体征、诊断检查和治疗的性质与时机，以及通过 Glasgow Outcome Score（GOS）评估的结局。诊断检查和治疗由当地医生自行决定，因此未标准化。一般而言，任何症状/功能缺损只有在患者为新发时才应列出，例如已知的面神经麻痹不应列为入院时新的相关发现。另一方面，已知神经功能缺损的加重应列在相应工具（细菌性脑膜炎、脑炎、神经疏螺旋体病等）的体征项下。同样，对于结局，仅病前变化的……
【主题与分类】
主题标签：Central Nervous System Infections、Bacterial Meningitis、Viral Meningitis、Aseptic Meningitis、Encephalitis、Brain Abscess、Neuroborreliosis、Neurosyphilis、Lyme Disease、Tertiary Syphilis。本站分类：神经系统疾病。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT03418441
下载信息
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提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
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使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT03418441
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
疾病：中枢神经系统感染、细菌性脑膜炎、病毒性脑膜炎、无菌性脑膜炎、脑炎、脑脓肿、神经疏螺旋体病、神经梅毒。研究者纳入的数据包括入院时的诊断、入院时的症状和体征、诊断性检查与治疗的性质和时间，以及通过格拉斯哥结局评分（GOS）评估的结果。诊断性检查与治疗由当地医生自行决定，因此未标准化。一般而言，只有当症状/缺陷对患者而言是“新发”时，才应列出，例如，已知的面神经麻痹不应列为入院时新的相关发现。另一方面，已知神经功能缺陷的恶化应列在给定工具（细菌性脑膜炎、脑炎、神经疏螺旋体病等）的体征项下。同样，对于结果，仅应列出病前状况的变化，包括居住地、功能状态、神经功能缺陷等。入院时间按优先顺序从救护车记录或急诊科秘书或护士的到达通知中获取。
腰椎穿刺和颅脑成像的时间从生物化学或放射科的电子记录中提取，而脑膜炎抗生素治疗的时间则在电子药物系统中确定。腰椎穿刺、颅脑成像和抗生素治疗的时间计算为从到达医院到上述各事件的时间。病例入组的质量控制通过临时病例讨论和每年2-3次的研究组会议来确保。为确保报告的CNS感染完整性，每年在每个部门的当地行政数据库中进行选定国际疾病分类第十版(ICD-10)代码的搜索：A17 A32.1 A32.7 A39.0 A52.1-52.3 A69.2 (神经疏螺旋体病) A83 A84 A85 A87 A89 B00.3-00.4 B01.0-01.1 B02.0-02.0 B582 B451 B375 G00 G01 G02 G03 G04 G05 G06 G07
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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