ASMD 肺部受累生物标志物数据集

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05914727

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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

疾病：ASMD，内脏型。依据：酸性鞘磷脂酶缺乏症（ASMD）是一种溶酶体贮积病，因酸性鞘磷脂酶缺乏导致鞘磷脂蓄积。该病慢性内脏亚型最常见的表现为肝脾肿大和间质性肺病（ILD）。目前，酶替代疗法正在研究中，预计不久的将来可供使用。初步结果表明，肺部受累可能对治疗有反应。为了识别可能从治疗中获益的患者，肺损伤的生物标志物可能有所帮助。呼出气和呼出气冷凝物中测定的化合物在常见肺部疾病中已被广泛研究，在ILD中的研究也日益增多。这些化合物之所以受到关注，是因为它们能直接提供来自肺部隔室的信息，并且以非侵入性方式采集。

目的：我们的目标是表征ASMD患者的呼吸特征、呼出气和冷凝物，并与健康对照进行比较，以识别反映肺部炎症过程、纤维化过程或鞘脂蓄积的特异性挥发性和非挥发性化合物。研究设计：本研究包括横断面病例对照部分和前瞻性队列部分。在横断面部分，将收集ASMD患者和健康对照的呼出气样本中的挥发性和非挥发性化合物。在横断面部分识别出潜在生物标志物后，患者将进入纵向部分，在该部分将使用临床参数评估这些标志物的预后和监测价值。研究人群：将纳入年龄≥12岁、确诊为慢性内脏型的ASMD患者，以及年龄、性别和吸烟状态匹配的健康对照，比例为1：3。主要研究参数/终点：炎症标志物、纤维化标志物和鞘脂蓄积标志物将

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。