国家肺气肿治疗试验（NETT-BioLINCC）
数据访问注意：关于此登录号的数据访问与许多其他 dbGaP 登录号有何不同，请参阅下文“授权访问”部分。可用数据：NETT 研究数据集的当前版本包含截至 2013 年 5 月的随访数据
基本信息
资源简介
国家肺气肿治疗试验（NETT-BioLINCC）
PRJNA1269129 对应的是美国国家肺气肿治疗试验（National Emphysema Treatment Trial，NETT）的数据集，收录于 BioLINCC 平台，并在 NCBI 站点提供访问入口。该数据集属于呼吸系统疾病领域，围绕重度肺气肿的外科与内科治疗比较展开，其核心目标包括将肺减容手术与药物治疗进行对照，以及确定适合接受肺减容手术的受试者筛选标准。数据集当前版本包含截至 2013 年 5 月的随访数据。需要特别注意的是，该登录号的数据访问方式与许多其他 dbGaP 登录号存在差异，具体说明需参见授权访问相关部分。整体而言，这是一个面向重度肺气肿治疗评价的临床研究数据资源，兼具试验数据与长期随访信息。
【数据集背景】
肺减容手术曾被提出作为重度肺气肿的一种姑息性治疗手段。然而，该手术对死亡率的影响、获益的幅度与持久性，以及受试者选择标准，在此前均尚未确立。正是在这一背景下，NETT 研究得以开展，其目标是比较肺减容手术与药物治疗在重度肺气肿患者中的效果，并识别出适合接受肺减容手术的受试者选择标准。该数据集即来源于这一试验，属于呼吸系统疾病分类下的数据资源，来源站为 ncbi.nlm.nih.gov。
【数据内容】
该数据集当前发布版本包含 NETT 研究数据集的随访数据，随访数据截至 2013 年 5 月。研究共纳入 1,218 名重度肺气肿受试者，这些受试者接受了肺部相关操作（源站描述在此处截断，未提供完整信息）。数据集围绕肺减容手术与药物治疗的比较，以及受试者选择标准的识别，组织相关数据。关于数据集中具体包含哪些变量、字段、随访时间点、结局指标等细节，源站未提供。
【采集与来源】
该数据集来源于 NCBI 站点，对应登录号为 PRJNA1269129，英文名称为 National Emphysema Treatment Trial (NETT-BioLINCC)。其原始研究为 NETT，即国家肺气肿治疗试验。数据通过 BioLINCC 平台提供，并关联 dbGaP 访问体系。关于数据采集的具体流程、采集机构、采集时间范围、样本量之外的入组细节等，源站未提供。
【适用场景】
基于现有信息，该数据集适用于以下方向：比较肺减容手术与药物治疗对重度肺气肿的效果，评估手术对死亡率的影响，分析获益的幅度与持久性，以及研究肺减容手术受试者的选择标准。此外，由于包含截至 2013 年 5 月的随访数据，也可用于涉及长期随访结局的分析。关于其他具体适用场景，源站未提供。
【使用方法】
该数据集需通过授权访问方式获取。源站描述明确指出，此登录号的数据访问与许多其他 dbGaP 登录号不同，需参考“授权访问”部分了解具体差异。关于申请流程、访问权限层级、下载方式、数据格式等技术细节，源站未提供。
【质量与限制】
该数据集的一项显著限制在于访问方式：其数据访问与许多其他 dbGaP 登录号存在差异，需遵循授权访问的相关规定。此外，源站描述中关于受试者接受肺部操作的说明被截断，完整信息需参见 dbGaP 研究页面。关于数据质量评估、缺失情况、偏倚控制等具体信息，源站未提供。
【引用与许可】
该数据集来源站为 ncbi.nlm.nih.gov，对应登录号 PRJNA1269129，英文名称为 National Emphysema Treatment Trial (NETT-BioLINCC)。使用该数据集时，应遵循其授权访问要求，并参考 dbGaP 研究页面获取完整说明。关于具体的引用格式、许可条款、数据使用协议等内容，源站未提供。
下载信息
注册下载
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。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放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://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA1269129
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
数据获取说明：关于本登录号数据获取方式与许多其他dbGaP登录号有何不同，请参阅下文“授权访问”部分。可用数据：NETT研究数据集的当前版本包含截至2013年5月的随访数据。目标：比较肺减容手术与药物治疗对重度肺气肿的疗效，并确定肺减容手术的受试者选择标准。背景：肺减容手术曾被提议作为重度肺气肿的姑息治疗方法。其对死亡率的影响、获益的程度和持久性以及受试者选择标准尚未确立。受试者：共有1，218名重度肺气肿受试者接受了肺……（更多内容请参见dbGaP研究页面。）
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。
数据缺失？
依托陕西、四川两大基地，我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系，覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程，为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务？立即联系我们获取专业方案。
