慢性气道炎症患者的呼吸道微生物群、感染特征与影像表现

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06938022

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   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
   • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
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数据说明

研究条件：慢性气道炎症、哮喘、慢性阻塞性肺疾病、支气管扩张。本研究“慢性气道炎症患者的呼吸道微生物群、感染特征及影像学表现”采用前瞻性、观察性、多组学研究设计，全面评估呼吸道微生物群、感染特征及影像学表现对慢性气道炎症患者疾病结局和生活质量的影响。

涉及六个平行的子研究，包括：(1)慢性气道炎症患者ICS治疗敏感与耐药的肺部微生态差异及机制，(2)慢性阻塞性肺疾病急性加重期患者呼吸道病毒感染与炎症标志物的研究，(3)呼吸道病毒感染对哮喘急性加重期气道炎症及疾病严重程度的影响，(4)支气管扩张急性加重期真菌感染的临床意义，(5)肺功能检查与胸部CT在预测慢性阻塞性肺疾病急性加重中的作用，以及(6)基线肺功能与影像组学在支气管扩张急性加重中的预测价值。每个子研究针对不同的研究目的和特定的患者群体。所有子研究遵循统一的研究原则，包括科学性、伦理性和一致性。所有受试者在入组前均需签署知情同意书，以确保其了解研究目的、流程、可能的风险及隐私保护措施。

该研究计划纳入约1000名符合条件的患者，涵盖哮喘、慢性阻塞性肺疾病（COPD）和支气管扩张等慢性气道炎症性疾病。本研究采用多组学技术，包括微生物组学、代谢组学、影像组学和转录组学，全面评估呼吸道微生物群、感染特征及影像学表现的影响。

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。