个性化噬菌体疗法的建立及其在难治性感染中的比较成本 (EPHICACI)

EPHICACI 数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦难治性感染患者的个性化噬菌体疗法。患者资格由多学科 Coordination group for Bacteriophage therapy Leuven (CBL) 与比利时多家专家中心共同评估;若找到针对分离菌株有活性的噬菌

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clinicaltrials
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其他分类Musculoskeletal InfectionChronic Rhinosinusitis (Diagnosis)Persistent BacteremiaPulmonary InfectionHidradenitis Suppurativa
Establishing Personalized Phage Therapy and Its Comparative Cost in Difficult-to-treat Infections (EPHICACI)

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

个性化噬菌体疗法的建立及其在难治性感染中的比较成本 (EPHICACI)

EPHICACI 数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦难治性感染患者的个性化噬菌体疗法。覆盖 Musculoskeletal Infection、Chronic Rhinosinusitis、Persistent Bacteremia、Pulmonary Infection 及 Hidradenitis Suppurativa 等病种,纳入无标准治愈方案的患者。患者资格由多学科 Coordination group for Bacteriophage therapy Leuven (CBL) 与比利时多家专家中心共同评估;若找到针对分离菌株有活性的噬菌体且符合全部纳入标准,则进行 phagogram,并据此分配至噬。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病范围:肌肉骨骼感染、慢性鼻窦炎(诊断)、持续性菌血症、肺部感染、化脓性汗腺炎。对于难治性肌肉骨骼感染、慢性鼻窦炎、持续性菌血症、与囊性纤维化或支气管扩张相关的肺部感染,或化脓性汗腺炎患者,若无可用的标准(治愈性)治疗方案,则符合噬菌体治疗的入选条件。患者资格由多学科噬菌体治疗协调组鲁汶(CBL)与多家比利时专家中心合作进行评估。如果鉴定出对分离细菌菌株具有活性的噬菌体,且患者符合所有纳入标准,则进行噬菌体图谱检测。根据这些结果,患者要么被分配接受噬菌体治疗,要么留在接受最佳可用非治愈性治疗的对照组。两组均使用REDCap前瞻性收集标准化的临床、微生物学和卫生经济学数据。

【主题与分类】

主题标签:Musculoskeletal Infection、Chronic Rhinosinusitis (Diagnosis)、Persistent Bacteremia、Pulmonary Infection、Hidradenitis Suppurativa。本站分类:呼吸系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06368388

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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

疾病范围:肌肉骨骼感染、慢性鼻窦炎(诊断)、持续性菌血症、肺部感染、化脓性汗腺炎。对于难治性肌肉骨骼感染、慢性鼻窦炎、持续性菌血症、与囊性纤维化或支气管扩张相关的肺部感染,或化脓性汗腺炎患者,若无可用的标准(治愈性)治疗方案,则符合噬菌体治疗的入选条件。患者资格由多学科噬菌体治疗协调组鲁汶(CBL)与多家比利时专家中心合作进行评估。如果鉴定出对分离细菌菌株具有活性的噬菌体,且患者符合所有纳入标准,则进行噬菌体图谱检测。根据这些结果,患者要么被分配接受噬菌体治疗,要么留在接受最佳可用非治愈性治疗的对照组。两组均使用REDCap前瞻性收集标准化的临床、微生物学和卫生经济学数据。

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

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