BALance：基于支气管肺泡灌洗多组学与影像组学的ARDS解卷积研究
条件：ARDS（急性呼吸窘迫综合征）。急性呼吸窘迫综合征（ARDS）是ICU死亡的主要原因之一，以低氧血症和肺水肿为特征
基本信息
资源简介
BALance：基于支气管肺泡灌洗多组学与影像组学的ARDS解卷积研究
BALance: ARDS Deconvolution by Bronchoalveolar Lavage Multiomics and Radiomics 是一个聚焦急性呼吸窘迫综合征（ARDS）的多组学与影像组学研究数据集，归类于呼吸系统疾病与肺炎方向，来源为 clinicaltrials.gov 注册的研究项目。该数据集围绕 ARDS 这一 ICU 主要致死原因展开，针对其以低氧血症和肺水肿为特征的临床表型，尝试通过支气管肺泡灌洗（BAL）的多组学信息与影像组学信息的结合，对 ARDS 的异质性进行解析。ARDS 常由肺炎触发，也可由创伤、误吸或非肺部原因引起，其高度异质性被认为是特异性药物和及时诊断标志物研发屡屡受挫的重要原因，因此该数据集所承载的研究思路具有明确的临床问题导向。
【数据集背景】
急性呼吸窘迫综合征是重症监护病房死亡的重要贡献因素，以低氧血症和肺水肿为核心特征。其病理机制涉及屏障破坏、免疫病理、止血功能紊乱以及菌群失调等多个层面，但这些事件的实际发生顺序以及它们如何累积导致肺衰竭，目前仍不清楚。ARDS 常由肺炎触发，但也可继发于创伤、误吸或非肺部原因。更为关键的是，ARDS 具有高度异质性，越来越多的证据指向病因特异性的病理机制，这一情况解释了为何针对特定药物或及时诊断标志物的开发尝试至今未能成功。该数据集正是在这一背景下，试图通过对肺部关键微环境参数和止血相关参数的综合分析，并结合多维定量影像特征，推进对 ARDS 的分解与认识。
【数据内容】
该数据集的核心内容围绕支气管肺泡灌洗（BAL）的多组学与影像组学展开。从名称可以看出，其设计意图是将支气管肺泡灌洗所获得的多组学信息与影像组学信息进行整合，用于 ARDS 的解构分析。源站描述提到，研究关注肺部关键微环境和止血相关参数的综合分析，并结合多维定量影像特征。数据集的主题标签为 ARDS（Acute Respiratory Distress Syndrome），本站分类为呼吸系统疾病 / 肺炎。除上述方向性描述外，关于具体组学层次、影像特征种类、样本数量、变量数目等细节，源站未提供。
【采集与来源】
该数据集的来源站为 clinicaltrials.gov，即一项在临床试验注册平台上登记的研究。源站描述中提及的条件为 ARDS（急性呼吸窘迫综合征）。研究涉及对肺部微环境和止血相关参数的综合分析，并包含多维定量影像特征的分析。关于具体的采集机构、采集地点、采集时间跨度、受试者纳入与排除标准、样本采集流程等操作层面的信息，源站未提供。
【适用场景】
基于现有描述，该数据集适用于与 ARDS 异质性解析相关的研究场景，尤其是将支气管肺泡灌洗多组学与影像组学相结合的分析思路。其潜在应用方向包括：探索 ARDS 病因特异性病理机制、分析肺部微环境与止血相关参数、以及结合多维定量影像特征进行综合评估。由于 ARDS 常由肺炎触发，该数据集也被归入呼吸系统疾病 / 肺炎分类，可能适用于肺炎相关 ARDS 的研究。关于具体的适用模型、分析任务或临床决策场景，源站未提供。
【使用方法】
关于该数据集的具体使用方法，包括数据访问方式、文件组织形式、字段说明、预处理流程、配套分析工具或代码等，源站未提供。
【质量与限制】
该数据集来源于 clinicaltrials.gov 的注册研究描述，其内容以研究背景和方向性说明为主。ARDS 本身具有高度异质性，且病因多样，包括肺炎、创伤、误吸及非肺部原因，这一特点既是该数据集试图解析的核心问题，也可能构成数据解释上的挑战。源站描述指出，针对 ARDS 的特异性药物或及时诊断标志物的开发尝试至今未能成功，这提示相关数据的整合与分析仍处于探索阶段。关于样本量、数据完整性、缺失情况、偏倚控制、验证方式等质量指标，源站未提供。
【引用与许可】
关于该数据集的引用格式、许可协议、使用条款或数据共享限制，源站未提供。
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/NCT07633366
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
疾病：ARDS（急性呼吸窘迫综合征）。急性呼吸窘迫综合征（ARDS）是ICU死亡的主要原因之一，以低氧血症和肺水肿为特征。其病理机制包括屏障破坏、免疫病理、止血功能紊乱和菌群失调；然而，事件的实际发生顺序以及它们如何累积导致肺衰竭仍不清楚。尽管ARDS常由肺炎触发，但也可能由创伤、误吸或非肺部原因引起。重要的是，ARDS具有高度异质性；越来越多的证据指向病因特异性病理机制——这一情况解释了为何迄今开发特异性药物或及时诊断标志物的尝试均未成功。对肺部关键微环境和止血相关参数进行全面分析，并结合来自胸部CT扫描的多维定量影像特征（影像组学），将使我们能够：i）识别具有不同生物学特征的ARDS表型；ii）就病因特异性或亚组特异性机制、分子标志物和治疗方案提出新的假设。
我们的方法基于以支气管肺泡灌洗液（BALF）为指导的ICU患者管理。结合既往采样的病例和本研究收集的新样本，我们的队列将包括以下患者：i）COVID-19相关ARDS，ii）其他病毒性肺炎相关ARDS，iii）细菌性肺炎相关ARDS，以及iv）非肺源性ARDS。所有患者均记录细菌和真菌合并感染及重叠感染，并在分层中加以考虑。无ARDS的肺炎患者，以及无基础肺疾病的通气患者作为对照。为表征肺部微生物微环境，研究者将常规微生物学诊断数据与微生物组测序和代谢组学数据相结合。此外，研究者还开展全面且纵向的免疫
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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