生物标志物与呼吸组学作为儿童新机遇——临床结局与预测性评估研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07232550

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：儿童哮喘、迁延性细菌性支气管炎、慢性咳嗽。这项前瞻性队列研究将纳入160名参与者，并根据其病史将其分配到研究组。计划的研究组包括：哮喘儿童、迁延性细菌性支气管炎儿童、暴露于吸入性糖皮质激素的非哮喘儿童、慢性咳嗽儿童以及对照组。参与者将从华沙和罗兹医科大学的儿科呼吸科招募。在基线时，研究人员将使用经两家医疗中心批准的标准化医学问卷。所有参与者将在住院期间根据临床指征并在知情同意下接受一次纤维支气管镜检查。在支气管镜检查期间，将收集支气管肺泡灌洗液（BAL）样本，用于宏基因组学、代谢组学、培养、生化和细胞学分析。如适用，将在另行知情同意下获取额外的黏膜活检。

随访将包括血液样本采集、痰液采样（针对能配合的儿童）、肺量计检查、脉冲振荡法以及呼出气一氧化氮分数测定，不重复进行支气管镜检查。支气管镜操作不会重复。本研究涉及对临床指征支气管镜检查中获取的生物样本进行分析，随后进行为期5年的观察期。研究结果将有助于区分哮喘表型、识别哮喘和迁延性细菌性支气管炎的风险因素，并增进对这些疾病治疗反应不佳相关因素的理解。

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。