推进肺纤维化预防研究

Name: 推进肺纤维化预防研究
Creator: University of Colorado, Denver

该数据集来自 clinicaltrials.gov，聚焦 IPF、肺纤维化与 ILD 等呼吸系统疾病。研究计划纳入尚未确诊肺纤维化、但家族中有肺纤维化患者的参与者，旨在了解肺纤维化如何发生发展、能否在肺部永久瘢痕化之前被早期发现，以及肺部随时间的变化

University of Colorado, Denver

clinicaltrials

其他IPFPulmonary FibrosisILD

Advancing Prevention of Pulmonary Fibrosis

基本信息

模态

其他

创建/更新时间

2026-10-26

资源简介

推进肺纤维化预防研究

Advancing Prevention of Pulmonary Fibrosis 是一个来源于 clinicaltrials.gov 的研究数据集，聚焦于呼吸系统疾病领域中的特发性肺纤维化（IPF）、肺纤维化（Pulmonary Fibrosis）与间质性肺病（ILD）。该研究计划深入了解肺纤维化及其发生发展的机制，探索能否在肺部出现永久性瘢痕之前实现疾病的早期检测。研究拟纳入尚未被诊断为肺纤维化、但家族中存在肺纤维化患者的参与者，借助这一具有家族聚集风险的队列，观察肺纤维化如何发展以及肺部随时间发生的变化。该数据集在本站归入呼吸系统疾病下的“其他”类别，主题标签为 IPF、Pulmonary Fibrosis 与 ILD。

【数据集背景】

肺纤维化是一类以肺部组织逐渐纤维化、影响呼吸功能为特征的疾病，特发性肺纤维化（IPF）与间质性肺病（ILD）均属于这一疾病谱。源站描述指出，该研究希望进一步了解肺纤维化及其发展过程，并判断该疾病能否在肺部被永久瘢痕化之前被早期发现。由于肺纤维化在受累家族内部存在较高的发病风险，研究选择以家族中有肺纤维化患者、但自身尚未确诊的人群作为观察对象，从而为理解疾病的早期发生与进展提供研究基础。

【数据内容】

该数据集的主题标签涵盖 IPF、Pulmonary Fibrosis 与 ILD，对应的研究关注肺纤维化如何发生发展、能否在肺部永久瘢痕化之前被早期检测，以及肺部随时间的变化。源站描述中列出的研究条件包括 IPF、Pulmonary Fibrosis 与 ILD。关于数据集所包含的具体变量、样本量、随访时长、检测指标等详细内容，源站未提供。

【采集与来源】

该数据集来源于 clinicaltrials.gov。源站描述说明，该研究将纳入目前尚未被诊断为肺纤维化、但家族成员中有肺纤维化患者的参与者。研究依托受累家族内风险升高这一特点建立队列，以便了解肺纤维化如何发展以及肺部如何随时间变化。关于采集地点、采集时间、采集流程与具体测量方法等细节，源站未提供。

【适用场景】

基于源站描述，该数据集适用于围绕肺纤维化早期检测与疾病发生发展的研究场景，尤其是针对具有家族风险的尚未确诊人群的观察性研究。其主题覆盖 IPF、Pulmonary Fibrosis 与 ILD，可用于关注肺纤维化在永久性瘢痕形成之前的早期识别问题，以及肺部随时间变化的追踪研究。关于其他具体应用场景，源站未提供。

【使用方法】

源站未提供。

【质量与限制】

源站未提供。

【引用与许可】

源站未提供。

原始链接

https://clinicaltrials.gov/study/NCT04564183

访问原始数据

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数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04564183

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。

数据说明

疾病条件：IPF、肺纤维化、ILD。本研究计划进一步了解肺纤维化及其发生发展机制。我们希望确定该疾病能否在肺部形成永久性瘢痕之前被早期发现。本研究将招募目前尚未被诊断为肺纤维化、但有肺纤维化家族成员的参与者。由于受累家庭内部存在较高的患病风险，该队列将使我们能够了解肺纤维化是如何发生的，以及肺部随时间推移会发生怎样的变化。

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