国际重症哮喘登记：加拿大队列

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04045587

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。研究工作人员将通过查阅参与者的病历以及访谈参与者的健康/哮喘情况来收集医疗信息。所收集的信息包括出生日期、性别、族裔、身高/体重、体重指数、病史（吸烟史和急性加重史）、当前和既往哮喘相关用药，以及近期可获得的与血液检查、肺功能、过敏原皮肤点刺试验和影像学相关的任何检测结果。这些信息将在基线访视时收集，之后每年随访访视时收集一次，持续五年（共五次访视）。参与者将被分配一个唯一的研究编号，以保护其个人医疗保健信息的机密性。所有研究数据将被去标识化，然后存储在一个安全的信息管理系统中，该系统由研究申办方Optimum Patient Care Global Limited托管，位于英国剑桥。参与者的身份将始终保密，不会包含在任何已发表的研究中。

在加拿大各站点收集的数据将用于寻找改善加拿大哮喘治疗方法的方式、报告加拿大目前管理重度哮喘的模式、识别重度哮喘的不同亚组，并开展各种医学研究以更好地了解哮喘并开发新疗法。研究记录及健康或其他来源记录可能在首席研究员在场的情况下，或由不列颠哥伦比亚大学临床研究伦理委员会的代表进行检查，以用于监查研究。未经受试者同意，不会发表任何披露受试者身份的信息或记录；未经受试者同意，也不会移除或发布任何披露受试者身份的信息或记录，除非法律要求。

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。