使用4CCORD研究工具估算孟加拉国慢性呼吸系统疾病负担

数据集获取

源站：https://datashare.ed.ac.uk/handle/10283/4401

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

尽管慢性呼吸系统疾病（CRD），特别是哮喘和慢性阻塞性肺疾病（COPD），在死亡率和相关多病共存中占据首要贡献，但在资源匮乏地区，这些疾病在很大程度上被低估。诊断设施的缺乏和初级卫生基础设施薄弱，导致人们对这些疾病的认识不足及后续的就医行为不佳。在社区层面，关于理解这些疾病负担的代表性数据的稀缺，对政策制定和资源分配产生了深远影响。本数据集包含了在孟加拉国社区层面开展的全面监测中收集的数据、对入组参与者进行的肺功能评估，该监测旨在估算慢性呼吸系统疾病的情况，采用了4国慢性呼吸系统疾病试点研究（4CCORD）的方法学和工具。此次监测的发现将有助于吸引决策者的关注，促进在社区层面针对风险因素采取初级预防措施和更好地管理这些疾病。

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。