肝病患者输血相关肺损伤预测
该数据集来自 clinicaltrials.gov，聚焦肝病患者输血相关急性肺损伤的预测问题。覆盖输血相关急性肺损伤、慢性肝病与消化道出血三类情形
基本信息
资源简介
肝病患者输血相关肺损伤预测
该数据集英文名为 Predicting Lung Injury From Transfusion in Patients With Liver Disease，来源于 clinicaltrials.gov，聚焦肝病患者输血相关急性肺损伤的预测问题。其关注的核心情形包括输血相关急性肺损伤、慢性肝病与消化道出血三类。根据源站描述，血液中漂浮的某种分子可能代表输血后发生肺损伤的风险，研究旨在判断通过一项简单的血液凝固检测来检出该分子，是否能够预测慢性肝病出血患者因输血而发生肺损伤。该数据集因此围绕输血相关急性肺损伤的预测展开，涉及慢性肝病与消化道出血人群，主题标签也对应这三类情形。本站将其归入呼吸系统疾病 / 其他分类。整体而言，该数据集所对应的信息指向一个以临床研究为背景的预测性问题，而非单纯的描述性数据集合。
【数据集背景】
该数据集来自 clinicaltrials.gov，所涉及的条件包括输血相关急性肺损伤、慢性肝病和消化道出血。源站描述指出，血液中漂浮的某种分子可能代表输血后发生肺损伤的风险。研究的目标是确定在简单的血液凝固检测中检出该分子，是否能够预测慢性肝病出血患者因输血而出现肺损伤。这一背景将输血相关急性肺损伤的预测问题与慢性肝病、消化道出血两类临床情形联系起来，形成以输血后肺损伤风险判断为核心的研究语境。
【数据内容】
根据源站描述，该数据集涉及的主题标签为输血相关急性肺损伤、慢性肝病与消化道出血。其关注的对象是慢性肝病出血患者，关注的事件是输血后肺损伤的发生，关注的潜在预测因素是血液中某种分子在简单血液凝固检测中的检出情况。源站描述没有提供该数据集的具体样本量、变量字段、检测指标数值、结局定义细节或统计方法等信息，因此这些内容源站未提供。
【采集与来源】
该数据集的来源站为 clinicaltrials.gov。源站描述以研究条件与研究方向的形式呈现，说明其围绕输血相关急性肺损伤、慢性肝病和消化道出血展开。关于数据采集的具体时间范围、采集机构、采集地点、采集流程、样本处理方式以及数据录入规范等，源站未提供。
【适用场景】
该数据集适用于关注肝病患者输血相关急性肺损伤预测问题的场景。其主题标签覆盖输血相关急性肺损伤、慢性肝病与消化道出血，因此可用于理解该临床研究问题所涉及的条件与方向。本站将其分类为呼吸系统疾病 / 其他，说明其在站内被归入呼吸系统疾病相关类别下的其他项。关于该数据集在模型训练、临床决策支持、流行病学分析或其他具体应用中的适用性，源站未提供。
【使用方法】
源站描述仅说明研究旨在判断通过简单血液凝固检测检出某种分子是否能够预测慢性肝病出血患者因输血而发生肺损伤。关于如何获取该数据集、如何读取数据、如何划分训练与测试数据、如何选择统计模型或评价指标等具体使用方法，源站未提供。
【质量与限制】
该数据集来源于 clinicaltrials.gov，其源站描述聚焦于研究条件与预测问题，未提供样本量、数据完整性、标注质量、偏倚控制、外部验证或局限性说明等信息。因此，关于该数据集的质量评价与使用限制，源站未提供。
【引用与许可】
该数据集英文名为 Predicting Lung Injury From Transfusion in Patients With Liver Disease，来源站为 clinicaltrials.gov。关于引用格式、许可条款、使用权限或数据共享要求等信息，源站未提供。
下载信息
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需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT01756690
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：输血相关急性肺损伤、慢性肝病、胃肠道出血。血液中漂浮的某种分子可能预示着输血后发生肺损伤的风险。我们正在研究，在患有慢性肝病的出血患者中，通过简单的凝血测试检测这种分子是否能预测输血导致的肺损伤发展。
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。
需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连，提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
