慢性阻塞性肺疾病（COPD）西班牙病史评估（CHAIN）

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT01122758

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

条件：COPD。需要开展观察性研究以明确COPD的自然史和进展，并更好地界定其表型。这两个方面被认为是恰当评估当前（及未来）COPD治疗选择的基础，也可能解释近期重大药物试验影响有限的原因。目前，对COPD患者自然史的认识仍存在空白。大多数数据来自对轻度COPD患者或吸烟者的分析，通常仅测量FEV1下降，两者在设计和解读上均有显著局限性。针对更严重COPD患者的研究也主要通过对肺功能的考察来进行，这可能受到当前疾病管理指南推荐意见的影响。近年来，我们获得了更多关于运动能力、影像学和生物标志物等感兴趣变量变化的纵向数据，但我们的认识仍不全面。

研究项目CHAIN（西班牙COPD评估历史）："关于慢性阻塞性肺疾病（COPD）演变的多维度研究"是一项多中心观察性研究，将前瞻性随访两个队列：a）一个由现吸烟或曾吸烟者组成的COPD组（COPD队列），以及b）一个由现吸烟或曾吸烟但无COPD者组成的组（对照队列）。两个队列的随访期至少为5年，每12个月进行一次访视（并至少每6个月进行一次电话随访）。我们将尝试将队列的监测延长至10年。CHAIN由SEPAR的COPD PII提供支持。

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。