Clinnova-MS：多发性硬化症患者前瞻性队列研究（瑞士）

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06526364

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
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   • 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：多发性硬化、复发缓解型多发性硬化、原发进展型多发性硬化、继发进展型多发性硬化。多发性硬化（MS）是一种中枢神经系统慢性疾病，可导致一系列神经系统症状，如认知问题、疲劳、视力问题和肌肉无力。主要有两种类型：复发缓解型MS（RRMS），症状发作后可自行改善；原发进展型MS（PPMS），症状持续恶化。许多RRMS患者最终会发展为继发进展型MS（SPMS），此时残疾程度加重且无缓解期。MS的病因尚不明确，但被认为涉及遗传和环境因素。诊断和监测通常包括患者病史、神经系统检查结合磁共振成像（MRI）及其他检查，但这些方法成本高昂且耗时。目前正努力开发用于持续监测患者的数字工具。本研究是Clinnova项目的一部分，旨在收集标准化、高质量的数字健康数据。

Clinnova-MS是一项前瞻性队列研究，纳入早期MS患者或正在向进展型MS转化的患者。研究在瑞士巴塞尔招募最多100名患者，这些患者来自正在进行的瑞士MS队列研究。其他Clinnova中心纳入同等数量的患者，总人数至少达到800名。该研究旨在提供一个结构化、标准化且高度精细的数据集，从而能够对具有相似模式和疾病病程的患者进行表型分型。该研究还促进跨国数据链接，以分析来自MS患者的复杂且异质性数据。该研究的主要目标是推导出一组生物标志物，以更好地表征疾病的临床表型和进展，以及MS患者在不同阶段的功能损害。这些生物标志物将帮助临床医生为早期MS患者或正在向进展型MS转化的患者做出明智的治疗决策。

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。