LumiraDx Influenza A/B + RSV 即时检测性能评估数据集
该检测为快速微流控免疫荧光法,配合 LumiraDx 仪器对鼻拭子或鼻咽拭子样本中的甲型流感、乙型流感及呼吸道合胞病毒(RSV)病毒抗原进行定性检测与区分,不用于检测丙型流感抗原

基本信息
资源简介
LumiraDx Influenza A/B + RSV 即时检测性能评估数据集
该数据集来自 clinicaltrials.gov,用于评估 LumiraDx Influenza A/B + RSV Test 在即时检测(POC)站点的性能。该检测为快速微流控免疫荧光法,配合 LumiraDx 仪器对鼻拭子或鼻咽拭子样本中的甲型流感、乙型流感及呼吸道合胞病毒(RSV)病毒抗原进行定性检测与区分,不用于检测丙型流感抗原。研究计划入组约 2000 名有症状受试者,需涵盖四个年龄组:≤5 岁、6 至 21 岁、22 至 59 岁及 ≥60 岁,并包含甲型流感阳性、乙型流感阳性、RSV 阳性及相应阴性样本。该数据可用于呼吸道病毒抗原检测方法的性能评价与分类任务研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:人流感、呼吸道合胞病毒感染。LumiraDx Influenza A/B + RSV Test 是一种快速微流控免疫荧光测定法,与 LumiraDx 仪器配合使用,用于定性检测和区分甲型流感、乙型流感和呼吸道合胞病毒(RSV)病毒抗原。该检测不旨在检测丙型流感抗原。LumiraDx Influenza A/B + RSV 测定使用从有症状患者采集的鼻拭子或鼻咽拭子样本。本研究将入组约 2000 名受试者。除至少 120 份流感和 120 份 RSV 阴性样本外,还需要 120 份甲型流感阳性、120 份乙型流感阳性和 120 份 RSV 阳性样本,代表四个(4)年龄组:≤ 5 岁、6 至 21 岁、22 至 59 岁和 ≥ 60 岁。取决于甲型流感的流行率,i
【主题与分类】
主题标签:Influenza, Human、Respiratory Syncytial Virus Infections。本站分类:呼吸系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04288921
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04288921
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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。
- OpenDataLab:
数据说明
条件:人类流感、呼吸道合胞病毒感染。LumiraDx Influenza A/B + RSV检测是一种快速微流控免疫荧光测定法,与LumiraDx仪器配合使用,用于定性检测和区分甲型流感、乙型流感和呼吸道合胞病毒(RSV)病毒抗原。该检测不用于检测丙型流感抗原。LumiraDx Influenza A/B + RSV测定使用从有症状患者采集的鼻拭子或鼻咽拭子标本。本研究将纳入约2000名受试者。需要120份甲型流感阳性、120份乙型流感阳性和120份RSV阳性样本,此外还需要至少120份流感和RSV阴性样本,涵盖四个(4)年龄组:≤ 5岁、6至21岁、22至59岁和≥ 60岁。根据甲型流感、乙型流感或RSV的流行率,将有必要收集显著更多的总样本以获得所需数量的阳性样本。可使用库存标本补充数据集。
本临床研究的目标有两个方面:* 评估LumiraDx甲型/乙型流感+呼吸道合胞病毒检测在检测和区分具有流感及/或呼吸道合胞病毒感染类似症状患者的新鲜鼻腔或鼻咽拭子样本中的甲型流感、乙型流感和呼吸道合胞病毒方面的性能,并与FDA批准的对比方法进行比较。* 评估LumiraDx甲型/乙型流感+呼吸道合胞病毒检测在非实验室用户于代表在CLIA豁免证书下执行检测的护理点(POC)地点进行操作时的性能。
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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