慢性阻塞性肺疾病急性加重期个体先天性与适应性免疫研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT00281216

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
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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。

数据说明

疾病条件：慢性阻塞性肺疾病、肺部疾病、阻塞性肺疾病。背景：COPD是我国面临的最紧迫的医疗问题之一。AE-COPD是这一常见病患者大部分医疗费用以及相当一部分发病率与健康状况下降的原因。由于缺乏公认的AE-COPD动物模型，必须采用使用人体样本的新方法。对发病机制认识的进展有所放缓，部分原因在于如何定义急性加重存在争议。主流范式将AE-COPD定义为基于事件的定义。此类定义能明确识别出肺功能加速下降和死亡率增加的患者群体。然而，有限的数据显示，基于症状的AE-COPD定义也能捕捉到引起显著发病率和功能下降的发作，因而受到患者关注。目前缺乏基本机制来解释以任一方式定义的AE-COPD。围绕AE-COPD的诱因也存在争议。

细菌和病毒参与了一些发作事件，但二者相对重要性的问题与AE-COPD定义的争议交织在一起。将特定病原体与分子发病机制相联系的研究进展缓慢，这既 due to 病原体的多样性，也 due to COPD患者即使处于稳定期时细菌定植率也很高。此外，在许多AE-COPD病例中，无法鉴定出病原体。在不否定分析特定病原体种类感染价值的前提下，聚焦于AE-COPD期间肺部免疫反应的共性特征，似乎可以加速分子发病机制方面的进展。设计叙述：将纳入一个前瞻性患者队列，在入组时处于稳定期的情况下，对其进 行生理学、功能学和免疫学方面的广泛研究。作为研究的一部分，参与者将接受峰流速仪使用培训，以便他们能够记录每日清晨第一秒峰值呼气流速（PEFR）。为确认其波动范围

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。