Covid-19对呼吸道合胞病毒（RSV）疫情的影响

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04944160

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：RSV感染。季节性呼吸道合胞病毒（RSV）流行的规模每年都给因毛细支气管炎住院的婴幼儿带来新的后勤挑战，使医院容量不堪重负，并导致制定具体的冬季计划，包括取消非紧急服务和调动人力及后勤资源。Covid-19大流行改变了冬季流行病的呈现方式。例如，在里昂，季节性RSV流行推迟了几个月，给人的印象是住院病例发生率较低，患儿年龄较大，临床严重程度迹象较少。这在很大程度上归因于广泛使用屏障措施和社交距离措施，即所谓的“非药物干预”（NPI）。

鉴于RSV疫情规模的显著缩减，分析非药物干预措施的益处，以期为围绕RSV易感人群维持预防措施提供借鉴，实属合理；此外，新的预防性药物干预措施即将上市，无论是特别精炼且半衰期长的抗RSV单克隆抗体，还是针对母亲或新生儿及婴儿的RSV疫苗。在此背景下，准确界定重症风险人群，以便在实施不同预防策略时建立合理的优先级，至关重要。RSV疫情的研究因其流行病学、病毒学和药理学知识的交汇而成为一个极具潜力的模型。然而，研究疫情对鼻病毒流行病学的影响同样前景广阔，因为至今未知的原因，疫情似乎并未对鼻病毒疫情产生同样的减缓效果；在后一种情况下，兴趣在于确认该病毒的抵抗力，并寻找更根本的解释，例如病毒间的相互作用。

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。