肺移植受者侵袭性真菌病诊断方法评估
该数据集来自 clinicaltrials.gov，聚焦肺移植受者侵袭性真菌病的诊断方法评估。研究为回顾性横断面设计，评估mNGS、实时PCR、GM试验和LFD检测在支气管肺泡灌洗液样本中对侵袭性肺曲霉病和耶氏肺孢子菌肺炎的诊断准确性，分析各方法的敏感性、特异性、阳性预测值和阴性预测值
基本信息
资源简介
肺移植受者侵袭性真菌病诊断方法评估
该数据集来自 clinicaltrials.gov，聚焦肺移植受者侵袭性真菌病的诊断方法评估。研究为回顾性横断面设计，评估mNGS、实时PCR、GM试验和LFD检测在支气管肺泡灌洗液样本中对侵袭性肺曲霉病和耶氏肺孢子菌肺炎的诊断准确性，分析各方法的敏感性、特异性、阳性预测值和阴性预测值。样本队列包含109名肺移植受者，数据收集自2015年1月起。可用于诊断方法性能比较与相关研究（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：条件：侵袭性真菌病、肺移植受者、侵袭性肺曲霉病、耶氏肺孢子菌肺炎。这项回顾性横断面研究评估多种检测方法在肺移植受者中检测侵袭性真菌病（IFD）的诊断准确性。所评估的诊断方法包括宏基因组下一代测序（mNGS）、实时聚合酶链反应（PCR）、半乳甘露聚糖（GM）试验和侧向层析装置（LFD）检测，均在支气管肺泡灌洗液（BALF）样本上进行。该研究分析每种方法诊断侵袭性肺曲霉病（IPA）和耶氏肺孢子菌肺炎（PJP）的敏感性、特异性、阳性预测值（PPV）和阴性预测值（NPV）。样本队列由109名肺移植受者组成，数据收集自2015年1月至A
【主题与分类】
主题标签：Invasive Fungal Disease、Lung Transplant Recipients、Invasive Pulmonary Aspergillosis、Pneumocystis Jirovecii Pneumonia。本站分类：呼吸系统疾病/肺炎。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06654076
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06654076
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
条件：侵袭性真菌病、肺移植受者、侵袭性肺曲霉病、耶氏肺孢子菌肺炎。这项回顾性横断面研究评估了多种检测方法在肺移植受者中检测侵袭性真菌病（IFD）的诊断准确性。所评估的诊断方法包括宏基因组下一代测序（mNGS）、实时聚合酶链反应（PCR）、半乳甘露聚糖（GM）试验和侧向层析装置（LFD）检测，均在支气管肺泡灌洗液（BALF）样本上进行。该研究分析了每种方法诊断侵袭性肺曲霉病（IPA）和耶氏肺孢子菌肺炎（PJP）的敏感性、特异性、阳性预测值（PPV）和阴性预测值（NPV）。样本队列由109名肺移植受者组成，数据收集时间为2015年1月至2023年4月。
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。
数据缺失？
依托陕西、四川两大基地，我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系，覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程，为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务？立即联系我们获取专业方案。
