用于评估SARS-CoV-2 Omicron亚变异株的受控人类感染模型开发

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07397455

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：SARS-CoV-2（COVID-19）。COVHIC003是一项人类感染挑战研究，其中18-50岁、先前接种过获批COVID-19疫苗的健康成年人将通过鼻腔滴注方式接受SARS-CoV-2 Omicron EG.5.1变异株。目的是在一部分志愿者中实现突破性上呼吸道感染，且病情轻微或无症状，从而提供有关Omicron感染病程以及已接种疫苗人群免疫应答的信息。本研究将确定一种优化的挑战剂量和模型，随后可用于在后续试验中评估新疫苗和治疗方法。参与者将根据感染状态在隔离单元中停留约10-12天，并在整个停留期间通过定期拭子、血液检测和症状评估接受密切监测。出院后，研究团队将对他们进行为期6个月的随访。本研究由Imperial College London申办，是MUSICC项目的一部分，该项目由Imperial College London牵头，并由European Union’s Horizon Europe Programme和Coalition for Epidemic Preparedness Innovations (CEPI)共同资助。

隔离将在牛津的专门设施或伦敦的皇家自由医院进行。

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。