SPIROMICS慢性阻塞性肺疾病精准医学研究数据集
SPIROMICS是重要的COPD临床队列数据集，整合临床检查、胸部影像、生物标志物及肺功能测试数据，用于研究慢阻肺分型、疾病进展及精准医疗策略开发。
基本信息
资源简介
SPIROMICS慢性阻塞性肺疾病精准医学研究数据集
【一句话概览】
SPIROMICS 研究旨在识别慢性阻塞性肺疾病（COPD）患者的同质亚组，以便未来治疗性临床试验有针对性地入组，同时识别并初步验证可作为临床试验终点的中间生物学或临床结局指标。该研究受试者数为 2863 人，涉及 COPD、流行病学、肺功能测定、CT 扫描、生物样本（血清、血浆、尿液、痰、支气管肺泡灌洗液）及吸烟等标签内容（来源 biolincc.nhlbi.nih.gov）。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Subpopulations and Intermediate Outcome Measures in COPD Study (SPIROMICS)》。
【数据内容】
源站原始描述：The SPIROMICS study sought to identify homogeneous subgroups of COPD patients for targeted enrollment in future therapeutic clinical trials, as well as to identify and conduct preliminary validation of intermediate biological or clinical outcomes for use as clinical trial endpoints
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：SPIROMICS研究旨在识别COPD患者的同质亚群，以便未来治疗性临床试验能针对性地招募受试者，同时旨在识别并初步验证可作为临床试验终点的中间生物学或临床结果。
【主题与分类】
主题标签：COPD、Epidemiology、Chronic obstructive pulmonary disease、Spirometry、CT scan、Biospecimens、Serum、Plasma、Urine、Sputum。
【适用方向】
多模态数据适合跨模态对齐、融合建模与联合表征学习方向的研究。
【获取与许可】
源站页面：https://biolincc.nhlbi.nih.gov/studies/spiromics/
下载信息
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提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
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使用方式
数据集获取
源站：https://biolincc.nhlbi.nih.gov/studies/spiromics/
标准获取流程：
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- 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
SPIROMICS是美国国家心肺血液研究所发起的大型COPD精准医学队列研究，包含临床数据、胸部影像、生物标志物、肺功能测试及长期随访数据，用于研究COPD异质性与疾病进展。
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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