炎症性呼吸系统疾病队列：从表型分析到个体化医疗

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07274631

标准获取流程：

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   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
   • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
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数据说明

疾病：慢性阻塞性肺疾病、哮喘、支气管扩张、囊性纤维化、原发性纤毛运动障碍。炎症性呼吸系统疾病队列：从表型分析到个体化医疗（PALMIRE项目）是一项在法国兰斯大学医院开展的单中心研究。研究人群：在兰斯大学医院随访并被诊断为哮喘、COPD、支气管扩张、CF、PCD和IPF的成年患者（>18岁）将被考虑纳入。患者将签署知情同意书以参与研究。排除标准包括法国当局要求的“受法律保护的受试者”。经临床和肺功能测试评估后无呼吸系统疾病的对照患者也将被纳入。预计纳入患者数量为470例（哮喘，n=100；COPD，n=150；支气管扩张，n=50；CF，n=60；PCD，n=30；ILD，n=30；对照，n=50）。纳入期为60个月，从2025年7月至2030年7月。研究程序：对于所有纳入的哮喘、COPD、支气管扩张、CF、PCD和IPF患者，将在纳入时及为期10年的随访访视中登记数据。

患者将按常规护理进行随访，不进行特定的治疗干预。对于对照组患者，将在纳入时登记数据，不进行随访。记录的数据将包括人口统计学资料、呼吸系统疾病史和合并症、呼吸系统症状、肺功能检查和CT扫描结果，以及进行呼吸采样时的微生物学和病理学特征。数据分析：数据将登记在一个集中化的匿名数据库中。患者特征将描述为：定量数据以均值和标准差表示，定性数据以数量和百分比表示。组间和变量间的比较及关联将根据适用情况采用Student检验、Wilcoxon检验、卡方检验、Fischer精确检验和Spearman检验进行分析。p<0.05将被视为具有显著性。将使用多变量和纵向统计模型来识别具有共同内型

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。