大型HIV队列中肺病患病率与发病机制-协调中心

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT00870857

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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

研究条件：HIV感染、肺气肿、慢性阻塞性肺疾病、肺孢子菌。与未感染HIV的患者相比，HIV感染患者的肺气肿发病率有所增加，且据推测，这种疾病的加速进展是由一种或多种潜伏感染所导致，这些感染会放大肺部的炎症反应。我们将检查感染与未感染HIV受试者中肺气肿的患病率及进展情况，并确定该人群中肺气肿的风险因素。受试者将包括300名HIV阳性个体和300名HIV阴性对照者，通过按年龄和吸烟史分层随机抽样选取。受试者将从匹兹堡大学和加州大学洛杉矶分校（UCLA）的MACS站点招募。加州大学旧金山分校（UCSF）将作为WIHS队列的招募中心。由于我们关注的是HIV感染中该疾病范围的无偏估计，我们将不会根据肺功能或当前COPD诊断来选择受试者。HIV阴性受试者将在年龄和吸烟史方面尽可能与HIV阳性受试者匹配。

具有急性呼吸道疾病症状者，如发热、咳嗽或气短急性改变，或体重减轻，将被排除。不因HAART使用或机会性感染（OI）预防而排除，也不因既往肺部疾病而排除，因为我们试图对该人群的肺气肿进行全面评估并识别相关危险因素。所有受试者将接受肺功能检查、弥散功能和定量CT扫描。这些测量将使我们能够确定HIV阳性与HIV阴性者肺气肿患病率的差异，并确定与肺气肿相关的危险因素。对于验证HIV感染中肺气肿加速进展这一假说的纵向研究，我们将在各组中选择有明确肺气肿的HIV阳性和HIV阴性受试者，肺气肿定义为弥散功能<预计值80%、支气管舒张剂后FEV1/FVC<70%且无

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。