常见变异型免疫缺陷及相关先天性免疫错误的免疫调节研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT00001244

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

疾病：XLA、CVID、Yao综合征、Blau综合征。本方案旨在开展关于常见变异型免疫缺陷（CVI）及相关先天性免疫错误（IEI）免疫发病机制的实验室研究。此外，我们旨在记录并追踪这些免疫异常已知并发症的进展情况。与CVI相关的并发症包括反复呼吸道感染、肉芽肿、肺功能不全、胃肠道细菌感染、肠病、结节性再生性增生、淋巴系统恶性肿瘤以及多种自身免疫表现。患有CVI及相关IEI的患者将被纳入这项自然病史研究。方案程序将包括实验室研究的基线测量及其变化。一级或二级遗传相关家庭成员（限于受影响患者的母亲、父亲、兄弟姐妹、祖父母、子女、姑姨、叔伯和堂/表兄弟姐妹）也可能接受免疫异常的临床、体外和遗传相关因素的筛查。将测量患者临床状态的变化，以确定疾病并发症的前兆。

这可能有助于改进针对该人群的预防措施和新型治疗方案。

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。