慢性肺疾病中的肌少症
该数据集来源于 clinicaltrials.gov，是一项前瞻性、多中心、非侵入性队列研究，覆盖哮喘、COPD 和 ILD 患者
基本信息
资源简介
慢性肺疾病中的肌少症
该数据集来源于 clinicaltrials.gov，是一项前瞻性、多中心、非侵入性队列研究，覆盖哮喘、COPD 和 ILD 患者。研究使用 SARC-Calf 问卷、衰弱问卷和握力进行预筛，依据 2019 亚洲肌少症共识，通过 SARC-Calf 问卷、握力测试及躯体功能测试（包括坐立测试、SPPB、步速测试和六分钟步行测试）进行评估，并应用 BIA 和 DXA 分析身体成分。参与者被分为无肌少症组、肌少症组和严重肌少症组，以得出患病率。该数据可用于肌少症分类与患病率分析（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：疾病：肌少症、COPD、哮喘、ILD。本研究是一项前瞻性、多中心、非侵入性队列研究。所有参与者均被诊断为哮喘、COPD 和 ILD。我们使用 SARC-Calf 问卷、衰弱问卷和握力作为预筛工具。根据 2019 亚洲肌少症共识，参与者接受 SARC-Calf 问卷、握力测试和躯体功能测试，包括坐立测试、简易躯体功能量表（SPPB）、步速测试和六分钟步行测试。生物电阻抗分析（BIA）和双能 X 射线吸收测定法（DXA）应用于所有参与者以分析身体成分。参与者进一步被分为无肌少症组、肌少症组和严重肌少症组，以得出患病率。
【主题与分类】
主题标签：Sarcopenia、COPD、Asthma、ILD。本站分类：呼吸系统疾病/哮喘。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06280443
下载信息
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数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06280443
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
研究条件：肌少症、慢性阻塞性肺疾病（COPD）、哮喘、间质性肺病（ILD）。本研究为前瞻性、多中心、非侵入性队列研究。所有参与者均被诊断为哮喘、COPD和ILD。我们使用SARC-Calf问卷、衰弱问卷和握力作为预筛查工具。根据2019年亚洲肌少症共识，参与者接受SARC-Calf问卷、握力测试和体能测试，包括坐立测试、简易体能状况量表（SPPB）、步速测试和六分钟步行测试。对所有参与者应用生物电阻抗分析（BIA）和双能X线吸收法（DXA）以分析身体成分。参与者进一步分为无肌少症组、肌少症组和严重肌少症组，以得出患病率。
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
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