皮肌炎呼吸损伤预警因素的临床研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04747652

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

疾病：皮肌炎、呼吸系统损伤。皮肌炎（DM）是一种高度异质性的自身免疫性疾病，以皮疹和肌无力为特征。除此之外，呼吸系统受累是DM常见的并发症之一。间质性肺病（ILD）在大约90%的DM患者中发生，其中部分患者可能表现为快速进展性间质性肺病（rp-ILD），进而发展为难以纠正的呼吸衰竭并导致死亡。早期识别rp-ILD高危人群对于改善患者预后及开展后续临床研究具有重要意义。迄今为止，尚缺乏一种简单、易行、便捷且可靠的诊断工具。MSG-Jiangsu，即江苏省肌炎研究协作组，由十八家三级甲等医院的风湿免疫科共同成立。皮肌炎呼吸系统损伤预警因素的临床研究（CRAWFORD）作为一项多中心观察性队列研究，于2020年6月1日启动。本队列计划纳入1，000例成年住院患者。此外，通过对这些DM患者进行为期1年的随访，获取其预后数据。

同时，对基线DM患者的临床数据和辅助检查结果进行分析，以寻找与结局相关的因素。随后，通过影响因素的回归分析，我们将建立多因素加权评分，以预测DM患者的预后。最后，利用基线时患者的生物标本，通过RNA测序、全外显子测序、蛋白质组学筛选等方法，寻找能预测预后的生物标志物。

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。