COPD患者队列中血细胞活化的形态学参数特征与预后

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦COPD患者队列中血细胞活化的形态学参数,用于表征与预后研究。源站描述指出COPD急性加重尤其是重度加重是重要结局,但现有定义和预测指标存在局限,且COPD作为低强度系统性慢性炎症疾病,其加重预测因素尚未明确

Hospital Galdakao-UsansoloHospital Galdakao-Usansolo
clinicaltrials
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蛋白质预测COPD
Morphological Parameters of Blood Cell's Activation in Characterization and Prognosis in a COPD Patients Cohort

基本信息

模态
蛋白质
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

COPD患者队列中血细胞活化的形态学参数特征与预后

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦COPD患者队列中血细胞活化的形态学参数,用于表征与预后研究。源站描述指出COPD急性加重尤其是重度加重是重要结局,但现有定义和预测指标存在局限,且COPD作为低强度系统性慢性炎症疾病,其加重预测因素尚未明确。数据可用于探索血细胞形态学参数与COPD急性加重及预后之间的关联,支持预测模型构建(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:COPD。COPD(慢性阻塞性肺疾病)中最常分析的结局之一是急性加重,尤其是重度急性加重。与重度急性加重相关的挑战有两个:一是与卫生资源的高使用和高成本相关;二是与肺功能和生活质量的恶化相关。目前,在名为GESEPOC(Guía Española de la Enfermedad Pulmonar Obstructiva Crónica)的西班牙COPD指南中,存在一种COPD“加重者”表型。然而,围绕COPD急性加重存在一些局限性,例如其定义或预测因素。换言之,没有指标可以帮助研究者更精确地定义急性加重或COPD加重者特征。COPD是一种低强度、系统性和慢性炎症的慢性疾病。问题在于,尚未确定w

【主题与分类】

主题标签:COPD。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/NCT04923360

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

条件:COPD。在COPD(慢性阻塞性肺疾病)中,分析最多的结局之一是小急性加重,尤其是重度急性加重。与重度急性加重相关的挑战有两个:一是与卫生资源的高使用率和费用相关;二是与肺功能和生活质量的恶化相关。目前,在名为GESEPOC(Guía Española de la Enfermedad Pulmonar Obstructiva Crónica,西班牙慢性阻塞性肺疾病指南)的西班牙COPD指南中,存在一种COPD“频繁急性加重者”表型。然而,围绕COPD急性加重仍存在一些局限性,例如其定义或预测因素。换言之,尚无指标能够帮助研究者更精确地定义急性加重或COPD频繁急性加重者特征。COPD是一种低强度、全身性和慢性炎症的慢性疾病。问题在于,尚未确定研究者应使用哪些指标来判定它。有一些指标,如C反应蛋白、TNF-α、IL-6(白细胞介素6)、微量白蛋白和脂联素;此外还有基于这些指标的预后评分。

然而,它们无法帮助研究者确定可能发生急性加重的COPD患者的表型。研究者在稳定期也没有能够提示急性加重风险的指标。此外,据称存在不同类型的急性加重,甚至已经建立了这些急性加重表型的指标。然而,如今这还无法转化为日常临床实践。如果研究者能够做到这一点,他们就能增进对急性加重的认识,并能够建立精准治疗。血常规是临床实践中最常需要的实验室检查之一。它具有成本效益,因为价格低廉且能提供大量信息。在血液学现代分析仪中采用流式细胞术之后,可以对细胞进行更详细的研究。此外,形态

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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