儿童重症哮喘临床与生物学队列分析

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT02114034

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：重度哮喘。重度哮喘约占哮喘儿童的5%，与住院、缺课和生活质量受到高度影响相关。尽管在过去十年中我们的知识已取得实质性进展，但仍存在若干未解决的问题，特别是关于从儿童早期到成年期的 contributing factors 和 outcomes。在父母同意后，将在纳入时收集以下要素：临床环境数据、肺功能、过敏测试数据（皮肤点刺试验和特异性IgE）、用于生物样本库的血液和血清样本（DNA/血清）。在有限数量的儿童中，将进行更广泛的检查，可能包括可弯曲支气管镜检查、支气管刷检和支气管肺泡灌洗。随访将每6个月在常规护理框架内进行，包括收集临床数据和肺功能测试。过敏状态将在6-7岁、12岁和18岁时再次进行。在患有非重度哮喘的儿童组中，随访将每年一次，收集临床数据和肺功能测试。

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。