Covid-19 呼吸系统后遗症法国队列

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05075785

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：COVID-19、纤维化、队列、随访、后遗症、肺功能检查 DLCO。由于研究者需要关于Covid-19长期结局的数据，尤其是呼吸系统后遗症，因此需要建立一个全国性队列。为更好地评估SARS-CoV-2感染后潜在的呼吸系统后遗症，纳入在Covid-19急性期接受不同管理的患者至关重要：门诊管理、非ICU住院和ICU住院。这就是为什么研究者将开展一项全国性队列研究，涵盖法国呼吸病学的所有组成部分，这将使研究者有机会在综合医院、大学医院和私立机构中纳入患者。由于这是一项“真实世界”研究，研究者将纳入所有在Covid-19感染后5至7个月因评估而就诊呼吸科医生的患者，无论其急性期疾病管理方式如何。

研究人员将收集所有可获得的关于Covid-19急性期、患者特征及合并症、Covid-19后持续症状以及在结果评估期间检查结果（CT扫描、6分钟步行测试、肺功能测定及DLCO、血气分析、如已进行的VO2 max）的数据。

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。