新冠后间质性肺病：遗传与环境相互作用研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04987606

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

条件：肺纤维化、COVID-19肺炎。大量被诊断为COVID-19的人遭受长期症状的困扰，主要是呼吸困难和疲劳，无论他们是否曾住院治疗。虽然COVID-19后长期呼吸困难有多种原因，但最常见且就长期预后而言可能令人担忧的原因之一是间质性肺病。SARS-CoV-2的纤维化潜能目前尚不清楚，但根据以往冠状病毒暴发的经验以及本次大流行中新出现的数据，预计其纤维化潜能相当大。研究人员尚不了解SARS-CoV-2感染后瘢痕形成是如何发生的，也不清楚为何有些人的病情会消退，而另一些人则持续存在或进展。因此，研究人员计划对COVID-19后发生瘢痕形成的患者进行支气管镜检查（将摄像头置入肺部的检查），利用遗传学方法检查肺内衬细胞行为方式的变化，以及气道中细菌的差异。

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。