COVID-19 与 geko 评估：CAGE 研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04651374

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：Covid19。2020年3月11日，世界卫生组织宣布全球大流行。一种新型冠状病毒，严重急性呼吸综合征冠状病毒2型（SARS-CoV-2）被确定为COVID-19大流行的病因。SARS-CoV-2感染因其高死亡率以及能从无症状人群轻易复制和传播的能力，迅速成为增长最快、最致命的疾病之一。近期证据表明，COVID-19危重患者发生血栓的风险很高。腿部深静脉血栓可移动至肺部，导致严重肺衰竭和死亡。geko™设备是一种简单装置，可增加小腿血液回流，并可能降低肺部血栓风险。研究者认为，geko™设备可能对COVID-19患者具有重要益处，可降低肺血栓风险，并降低呼吸衰竭风险，而呼吸衰竭通常是COVID-19患者的死亡原因。在本研究中，研究者计划研究在COVID-19患者中使用geko™设备的效果，并测量患者结局，如ICU入住和死亡。

这项研究的发现有可能减少COVID-19感染中出现的并发症。

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。