欧洲儿童间质性肺疾病管理平台-chILD-EU登记与生物样本库

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦儿童间质性肺疾病(chILD),涵盖间质性肺疾病、肺泡蛋白沉积症、肺嗜酸性粒细胞增多症、肺纤维化、新生儿呼吸窘迫综合征等病种

Matthias GrieseMatthias Griese
clinicaltrials
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医学影像Lung Diseases, InterstitialPulmonary Alveolar ProteinosisPulmonary EosinophiliaPulmonary FibrosisRespiratory Distress Syndrome, NewbornChild
European Management Platform for Childhood Interstitial Lung Diseases - chILD-EU Register and Biobank

基本信息

模态
医学影像
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

欧洲儿童间质性肺疾病管理平台-chILD-EU登记与生物样本库

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦儿童间质性肺疾病(chILD),涵盖间质性肺疾病、肺泡蛋白沉积症、肺嗜酸性粒细胞增多症、肺纤维化、新生儿呼吸窘迫综合征等病种。其目标是建立泛欧洲网络数据库与生物样本库,整合法国、德国、英国现有国家项目数据,并与美国chILD数据库开发保持兼容;同时持续评估和实施诊疗指南与治疗方案,制定包括临床信息采集、血液检测、影像和病理在内的诊断路径。数据可用于儿童间质性肺疾病的登记研究、生物样本关联分析及诊疗规范制定(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:间质性肺疾病、肺泡蛋白沉积症、肺嗜酸性粒细胞增多症、肺纤维化、新生儿呼吸窘迫综合征、儿童。目标1:建立共同的欧洲数据库和生物样本库。现有在三个国家(法国、德国、英国)收集chILD数据的国家项目将使联盟能够迅速调整当前框架,以适应功能适当的泛欧洲网络数据库和生物样本库。重要的是,将考虑与正在进行的美国chILD数据库开发的兼容性。目标2:持续评估和实施指南和治疗方案。我们的标准工作组将定期召开会议。初始任务将建立(a)具体的诊断路径,包括收集临床信息、血液检测、影像和病理的详细方案(“最佳实践Ch

【主题与分类】

主题标签:Lung Diseases, Interstitial、Pulmonary Alveolar Proteinosis、Pulmonary Eosinophilia、Pulmonary Fibrosis、Respiratory Distress Syndrome, Newborn、Child。本站分类:呼吸系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02852928

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    • 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

疾病条件:间质性肺疾病、肺泡蛋白沉积症、肺嗜酸性粒细胞增多症、肺纤维化、呼吸窘迫综合征、新生儿、儿童。

目标1:建立欧洲共同数据库和生物样本库。现有三个国家(法国、德国、英国)收集chILD数据的国家项目将使联盟能够迅速调整现有框架,使其成为功能适用的泛欧洲网络数据库和生物样本库。重要的是,将考虑与美国正在进行的chILD数据库开发的兼容性。

目标2:持续评估和实施指南及治疗方案。我们的标准工作组将定期召开会议。初始任务将确立:(a) 具体的诊断路径,包括收集临床信息、血液检测、影像学和病理学的详细方案(“最佳实践检查表”);(b) 由临床医生、遗传学家、放射科医生和病理学家组成的国际专家组,他们将审查每一例诊断以对数据进行质量控制;© 详细的随访方案,以生成自然病史数据。

目标3:招募经过仔细特征描述的chILD患者队列。必须在欧洲范围内招募,并对来自欧洲各地的所有提交诊断进行跨学科严格同行评审。每个病例将独立作出诊断;如果无法确定明确诊断,我们将随着新信息的出现定期审查该病例。在研究的第一年,将独立监测和评估临床医生根据当地实践和结果所作出的决定。目标4:确定chILD中所使用结局指标的价值。我们将系统性地优化和阐明大量单一和复合临床结局指标的相对权重(使用临床医生和照护者评分)、序贯限制性胸部CT(以尽量减少辐射暴露)、肺功能检测、肺活检的组织病理学分类、血清标志物和基因检测。将研究变异性、可重复性以及培训对图像判读的影响。目标5:评估治疗

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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