COVID-19患者血液学与炎症标志物数据集

数据集获取

源站：https://search.dataone.org/view/sha256%3A1c2833098deb7ff6d1226aa6f3775021896b860e9986b4650d26c54e27961acb

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

COVID-19由严重急性呼吸综合征冠状病毒2型（SARS-CoV-2）引起，与炎症过程激活相关。参与炎症过程的要素包括白细胞和细胞因子产生。多项研究已确定中性粒细胞与淋巴细胞比值（NLR）在不同炎症过程中的重要性。C反应蛋白（CRP）作为炎症标志物参与多种感染过程。本研究旨在确定COVID-19患者与对照组中NLR和CRP的值，并确定这些值在COVID-19幸存者和死亡患者中的情况。总体而言，在COVID-19期间，淋巴细胞计数、NLR和CRP值显著升高。此外，观察到在疾病期间，所研究的各种炎症参数之间的正相关比对照组更多。结果表明，与死亡患者相比，幸存患者的淋巴细胞计数和CRP含量升高；然而，后者呈现最高的NLR值和最低的淋巴细胞值，确立了严重进展的预后价值。

在存活和死亡患者中观察到的显著相关性数量相似。本研究提示白细胞和C反应蛋白在COVID-19中的重要性，以及NLR对该疾病严重进展的可能预测价值。该数据集呈现了死亡和存活COVID-19患者中这些标志物的数据。

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。