通过下一代测序检测肺组织液中隐源性机化性肺炎微生物的筛查研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04511884

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：隐源性机化性肺炎、特发性间质性肺炎。隐源性机化性肺炎（COP）的病因尚不明确，但研究表明，部分患者的支气管肺泡灌洗液（BALF）中可检测到某些细菌、病毒或特定病原体，这些病原微生物可能是COP的病因。标本通过常规方法（痰液、血液、BALF或肺穿刺液）获取，用于微生物学检测。由于受外部因素影响的获得标本质量、标本保存和运输等因素，许多患者未能获得良好的检测结果，从而影响了患者的诊断和后续治疗。下一代测序（NGS）可一次性并行测定数十万至数百万个DNA分子，并能高效地对病原微生物进行测序或片段化分析。NGS极大地提高了病原微生物的检出率。

本研究旨在通过NGS筛选COP患者BALF和肺穿刺液中的病原微生物，并进一步明确COP的发生与病原微生物之间的相关性。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。