Covid-19对鼻病毒流行的影响

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05348707

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：鼻病毒。鼻病毒（RV）长期以来被认为是儿童和成人“普通感冒”的主要病原体。事实上，鼻病毒涉及50%以上的上呼吸道感染（URTIs），主要表现为鼻塞、流涕、咽痛和咳嗽。鼻病毒还可引起轻至重度下呼吸道感染（LRTIs），如急性细支气管炎、肺炎以及基础慢性肺病的急性加重。鼻病毒在全球范围内流行，尤其是在温带气候区（即美国和欧洲的许多地区），并导致每年从初秋至春末的疫情暴发。2020年的COVID-19大流行似乎干扰了通常的季节性流行。例如，法国里昂的冬季呼吸道合胞病毒（RSV）流行延迟了数月，且住院病例发病率减少了一半。这可以通过广泛实施屏障措施和社交距离措施（称为“非药物干预”（NPI））来解释。然而，COVID-19大流行似乎对鼻病毒流行没有同样的减少影响。

为了更好地制定预防策略并减轻鼻病毒的负担，我们需要更深入地理解病毒间的相互作用及影响鼻病毒流行病学的因素，并识别出高风险群体。

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。