气道微生态与慢性阻塞性肺疾病发病及演变队列研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04849104

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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。1. 研究目的：主要目的：检测早期COPD患者气道微生态变化与巨噬细胞活化之间的关系，以及这些变化与COPD早期疾病进展和异质性的关联。问题依据：目前研究发现，我国COPD患者数量接近1亿，每年因COPD死亡的人数在我国各单病种死亡中位居第三。然而，COPD发病机制的研究进展缓慢，仍未取得突破性进展。研究结果为慢性阻塞性肺疾病的治疗带来了创新。研究发现，中重度COPD患者的气道微生态发生了显著变化，但早期COPD患者的气道微生态是否发生变化？若发生变化，早期阶段气道微生态变化缓慢，在阻塞性肺疾病演变中发挥什么作用？目前尚无相关研究报告。

本研究拟收集支气管肺泡灌洗液，检测气道微生态及巨噬细胞活化情况，观察早期COPD患者气道微生态及巨噬细胞活化的变化，以及早期COPD疾病进展与异质性之间的相关性。2. 研究设计：拟计划病例数：COPD高危患者/早期COPD/轻中度COPD患者70例，共210例。主要中心计划入组28例，各分中心计划入组26例，各中心竞争入组。3. 临床试验流程：3.1 签署知情同意书并收集相关临床资料；对明确诊断为COPD的患者，按照《慢性阻塞性肺疾病全球倡议》（2021版GOLD指南）制定的治疗方案进行规范化治疗。3.2 在局部麻醉下

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。