ECLIPSE慢性阻塞性肺疾病队列研究

ECLIPSE是长期COPD随访研究队列,包含肺功能与临床数据,用于肺气肿进展机制、疾病分型及预测模型构建。

GlaxoSmithKlineGlaxoSmithKline
ClinicalTrials.gov
浏览 35
多模态分类Pulmonary DiseaseChronic Obstructivelongitudinaleclipse
ECLIPSE COPD Study

基本信息

模态
多模态
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-09-27

资源简介

ECLIPSE慢性阻塞性肺疾病队列研究

【一句话概览】

这项为期3年的多中心纵向前瞻性研究旨在识别新的终点指标,并将其与第一秒用力呼气容积(FEV1)等标准指标进行比较,以评估和预测慢性阻塞性肺疾病(COPD)的严重程度及其随时间进展的情况。研究还将招募对照组受试者,包括吸烟者和从不吸烟者,作为COPD受试者的比较对象(来源 ClinicalTrials.gov)。

【数据集背景】

本数据集源站标题为《A Multicentre 3 Year Longitudinal Prospective Study to Identify Novel Endpoints and Compare These With Forced Expiratory Volume in 1 Second (FEV1) for Their Ability to Measure and Predict COPD Severity and Its Progression Over Time》。源站首次发布:2005-12。

【数据内容】

源站原始描述:This is a 3 year longitudinal study to identify novel endpoints and compare these with standard measures such as forced expiratory volume in 1 second (FEV1) for their ability to measure and predict COPD (Chronic Obstructive Pulmonary Disease) severity and its progression over time. Control subjects (smokers and never smokers) will be recruited as comparators with the COPD subjects

中文译文(机器翻译,仅供快速理解,请以原文为准):这是一项为期3年的纵向研究,旨在识别新的终点指标,并将其与1秒用力呼气容积(FEV1)等标准测量指标进行比较,以评估和预测慢性阻塞性肺疾病(COPD)的严重程度及其随时间的发展。对照组受试者(吸烟者和从不吸烟者)将被招募,作为COPD受试者的比较对象。

【主题与分类】

主题标签:Pulmonary Disease, Chronic Obstructive、longitudinal、eclipse。

【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://clinicaltrials.gov/study/NCT00292552

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00292552

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    • 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

ECLIPSE研究是长期随访的COPD队列项目,包含肺功能、影像及临床数据,用于分析肺气肿进展及疾病异质性。

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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