ECLIPSE 慢性阻塞性肺疾病纵向评估研究

ECLIPSE 是一项纵向观察研究,纳入 2164 名 COPD 患者及少量吸烟对照(337 人)和不吸烟对照(245 人),随访三年,期间进行三次胸部 CT 扫描(基线、一年、三年),并定期开展肺功能检查、问卷及其他临床评估

omicsdi
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医学影像预测Genomic
Evaluation of COPD Longitudinally to Identify Predictive Surrogate Endpoints (ECLIPSE)

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-24

资源简介

ECLIPSE 慢性阻塞性肺疾病纵向评估研究

ECLIPSE 是一项纵向观察研究,纳入 2164 名 COPD 患者及少量吸烟对照(337 人)和不吸烟对照(245 人),随访三年,期间进行三次胸部 CT 扫描(基线、一年、三年),并定期开展肺功能检查、问卷及其他临床评估。CT 扫描已用 VIDA 软件分析肺气肿和气道表型。该数据可用于研究 COPD 临床流行病学、急性加重预测及影像表型与遗传因素关联等方向(来源 omicsdi.org)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):ECLIPSE 是一项纵向观察研究,对 2164 名 COPD 受试者以及数量较少的吸烟对照(337 人)和不吸烟对照(245 人)进行了为期三年的定期随访,期间进行三次胸部 CT 扫描(基线、一年和三年)(Vestbo, European Respiratory Journal 2008; 31: 869)。纳入标准包括年龄 40-75 岁、吸烟量至少 10 包年,以及肺功能检查为 GOLD 2-4 级(COPD 病例)或肺功能正常且支气管舒张后 FEV1 >85% 预计值、FEV1/FVC>0.7(对照)。研究访视在入组时、三个月时进行,此后每六个月进行一次,包括肺功能检查、问卷和其他临床评估。ECLIPSE 的 CT 扫描已使用 VIDA 软件分析肺气肿和气道表型。ECLIPSE 为 COPD 的临床流行病学提供了关键见解,包括 COPD 急性加重(Hurst, NEJM 201

【主题与分类】

主题标签:Genomic。本站分类:呼吸系统疾病/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://omicsdi.org/dataset/dbgap/phs001252

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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

ECLIPSE是一项纵向观察性研究,纳入2164名COPD受试者以及数量较少的吸烟对照组(337人)和非吸烟对照组(245人),定期随访三年,期间进行三次胸部CT扫描(基线、一年和三年时)(Vestbo, European Respiratory Journal 2008; 31: 869)。纳入标准包括年龄40-75岁、吸烟量至少10包年,以及肺功能检查符合GOLD 2-4级(COPD病例)或肺功能正常且支气管舒张后FEV1>85%预计值及FEV1/FVC>0.7(对照组)。研究访视在入组时、三个月时进行,此后每六个月进行一次,包括肺功能检查、问卷及其他临床评估。ECLIPSE的CT扫描已使用VIDA软件进行肺气肿和气道表型分析。ECLIPSE为COPD的临床流行病学提供了关键见解,包括COPD急性加重(Hurst, NEJM 2010; 363: 1128)和COPD肺功能下降(Vestbo, NEJM 2011; 365: 1184)。ECLIPSE已用于多项COPD易感性和蛋白质生物标志物的遗传学研究(Faner, Thorax 2014; 69: 666)。

全基因组基因表达微阵列数据可从147份COPD受试者的诱导痰样本和248份COPD及对照受试者的外周血样本中获取。

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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