职业性COPD生物标志物研究数据集

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT03240198

标准获取流程：

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   • 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：慢性阻塞性肺疾病（COPD）。慢性阻塞性肺疾病（COPD）是一种常见疾病，主要与吸烟相关，可导致慢性呼吸衰竭。其特征为炎症反应，并伴有蛋白酶-抗蛋白酶及氧化剂-抗氧化剂平衡的改变。局部改变与全身性变化相关联。流行病学研究显示，多种职业因素与COPD患病率增加有关，但尚未确定任何特定的临床或生物学表型。COPD涉及的病理生理途径可能因病因不同而异。因此，将研究重点放在与某些特征明确的职业性COPD相关的血液生物标志物上具有重要意义。MB2PROF项目的目标为：1. 建立首个职业性COPD病例的多中心队列，并收集血浆和DNA样本；2. 通过随访研究，比较职业性COPD与非职业性COPD在临床及肺功能参数方面的演变；3. 识别与特定病因相关的COPD生物学表型。方法学包括：1.

建立一个具有5年临床和生物学随访的队列。受试者将在7个职业病科招募，并得到呼吸科的合作。将招募四组男性受试者（G1：职业性COPD（6组，每组60名受试者，对应6组职业性致病因素）；G2：非职业性COPD（n=60）；G3：职业暴露与G1受试者相似但无COPD的受试者（6组，每组60名受试者）；G4：无职业暴露且无COPD的受试者（n=60）），按吸烟情况和年龄进行配对。对每名受试者，将收集临床数据、肺功能参数、职业史信息和血液样本。2. 根据亚组（具有不同病因学

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。