斑秃的流行病学、管理及相关疾病负担

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04239521

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

疾病：斑秃、抑郁发作、复发性抑郁障碍、焦虑障碍、特应性皮炎、过敏性鼻炎、哮喘、克罗恩病。第一项研究（研究1）的总体目的是描述斑秃（AA）的流行病学特征，并评估诊断为AA的患者当前初级保健服务利用水平及相关的管理方式。第二项研究（研究2）的总体目的是评估诊断为AA的成年患者相对于未诊断为AA的对照人群，其心理健康状况（抑郁发作、复发性抑郁障碍和焦虑障碍）的患病率和发病率。此外，该研究还将确定治疗负担、“病假”负担和失业负担。治疗负担包括用于治疗诊断为斑秃的成年患者心理健康状况的药物和心理干预措施。第三项研究（研究3）的总体目的是评估诊断为AA的成年患者相对于未患AA的对照人群，其特应性和自身免疫性疾病的患病率和发病率。

第四项研究（研究4）的总体目的是评估与无AA的对照患者群体相比，确诊为AA的成年患者中常见感染的发生率。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。