Kingston 慢性阻塞性肺疾病多维长期随访队列
该数据集为位于加拿大安大略省 Kingston 的慢性阻塞性肺疾病(COPD)患者长期多维随访队列,纳入在 Hotel Dieu 医院呼吸科常规随访的患者

基本信息
资源简介
Kingston 慢性阻塞性肺疾病多维长期随访队列
该数据集为位于加拿大安大略省 Kingston 的慢性阻塞性肺疾病(COPD)患者长期多维随访队列,纳入在 Hotel Dieu 医院呼吸科常规随访的患者。数据涵盖临床、实验室、生理及影像学信息,临床部分包括基线及年度评估,采集年龄、性别、早产及低出生体重史、孕期母亲吸烟、婴儿期感染或喘息史、吸烟包年史等。可用于 COPD 与肺气肿的长期病程预测、预后因素分析及随访方案研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:COPD、Emphysema。目标:在安大略省 Kingston 建立大型 COPD 患者队列的长期多维随访。具体目标:1. 建立简单易行的 COPD 患者随访方案。2. 聘用一名研究助理。3. 建立数据库。数据来源:本队列纳入的患者为在安大略省 Kingston 的 Hotel Dieu 医院呼吸科诊所常规随访的患者。数据元素:将包括临床、实验室、生理和影像学数据。临床:基线和年度评估。将收集并登记以下信息:年龄、性别、早产及低出生体重史、孕期母亲吸烟、婴儿期感染或喘息史、吸烟包年史:(开始吸烟年龄、吸烟年数、每日包数、戒烟年龄(如已戒烟))、活动
【主题与分类】
主题标签:COPD、Emphysema。本站分类:呼吸系统疾病/其他。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04200079
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04200079
标准获取流程:
- 访问源站链接,注册/登录账号;
- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
条件:COPD、肺气肿。目标:在安大略省金斯顿建立一个大型COPD患者队列的长期多维随访。具体目标:1. 建立一套简单易行的COPD患者随访方案。2. 聘用一名研究助理。3. 建立数据库。数据来源:本队列纳入的患者将是那些通常在安大略省金斯顿Hotel Dieu医院呼吸科门诊随访的患者。数据要素:将包括临床、实验室、生理学和放射学数据。临床:基线和每年评估。
将收集并登记以下信息:年龄、性别、早产及低出生体重史、母亲孕期吸烟史、婴儿期感染或喘息史、包年史:(开始吸烟年龄、吸烟年数、每日包数、戒烟年龄(如已戒烟))、现吸烟者或既往吸烟者、使用电子烟或大麻?、使用COPD合并症指数COTE指数登记合并症、用药情况:LABA、LAMA、双联、LABA/ICS、ICS、罗氟司特、红霉素、NAC等、居家氧疗:升/分钟及持续时间、CPAP和BiPAP及压力、采用医学研究委员会量表测量的呼吸困难程度、身高、体重、体重指数、通过电阻抗生物测定法测定的游离脂肪质量指数、握力、腹部和骨盆围。实验室检查:基线和每年一次。将从患者病历中收集并登记以下信息:全血细胞计数(包括分类,特别是嗜酸性粒细胞)、CRP、基线α1-AT水平(仅基线)、纤维蛋白原、基础动脉血气。生理信息:每年评估一次。将收集并登记以下信息:FEV1、FVC、FEV1/FVC、TLC、IC/TLC、RV/TLC、DLCO、KCO。
MIP、MEP、6MWD,在血氧饱和度90%或更低者中分别于吸氧和不吸氧条件下测定。在感兴趣样本中完成全套心肺运动试验。放射学信息:每年低剂量胸部CT。以下信息将从最终报告中登记:
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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