儿童感染与免疫纵向队列

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07815925

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：免疫、呼吸道感染、哮喘。本前瞻性观察性队列研究结合了计划性纵向评估、呼吸道感染主动监测、医疗数据链接以及基于生物样本的实验室分析，以表征儿童抗感染免疫的生物标志物并评估其感染风险。问卷数据和生物样本将在基线及年度访视时采集。呼吸道感染事件将通过定期联系参与者家庭、自愿症状报告、哨点医院监测以及可获取的医疗记录进行监测。远程随访通常每8至12周进行一次，在呼吸道病原体活动增强期间可能增加至每4周一次。符合条件的呼吸道感染事件将触发急性期采样，最好在发病后3天内或初次临床就诊时进行，并在发病后21±4天进行恢复期采样。所有符合条件的呼吸道感染相关住院都将触发采样。

门诊或急诊事件可触发采样，每位参与者每年不超过两次，事件间隔至少6周。实验室评估可包括疫苗和病原体特异性抗体、呼吸道病原体检测、细胞因子、肠道微生物组分析、基因组分析以及选定的单细胞分析。

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。