Truenat™MTB Plus/COVID-19 检测用于 TB 与 COVID-19 的评估

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05405296

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：结核病、COVID-19。疑似结核病的成年患者将在结核病高负担国家的4个地理位置不同的参与中心接受筛选。这将是首次对前瞻性收集的新鲜样本进行大规模评估。入组后第2周（针对基线COVID-19阴性患者）和第2个月（针对所有参与者）的电话随访将有助于克服仅使用MRS的挑战。对于入组时COVID-19检测呈阴性的参与者，将在入组后两周进行电话随访，以确定状态是否有任何变化——这是为了考虑到那些可能在入组时“过早”接受了COVID-19检测（假阴性）但随后出现症状或COVID-19检测呈阳性的参与者。同样，研究人员将在入组后两个月对所有参与者进行电话随访，以确定：1）入组时被诊断为确诊结核病的参与者是否与治疗相关联；以及2）评估是否有任何新的结核病诊断。

这项多中心研究将使用前瞻性采集的鼻咽拭子和痰样本，评估Truenat™ MTB（结核分枝杆菌）Plus/COVID-19多重检测在疑似结核病症状患者中的性能，并收集替代性舌拭子样本以供进一步研究使用。从本研究中收集的数据将构成提交给WHO（世界卫生组织）审查的档案的一部分。

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。