SARS-CoV-2（COVID-19）在免疫受损人群中的免疫研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05667597

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   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
   • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
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数据说明

条件：SARS CoV 2感染、COVID-19。背景：比利时科学公共卫生研究所Sciensano与多家比利时大学、医院和机构合作，建立了一个联盟，以促进和简化主要在免疫功能低下人群中开展的COVID-19疫苗接种研究的组织工作。此前已在PICOV研究（P2020/424）、Nephro-VAC研究（P2020/284和P2020/312）以及Lung-VAC研究（P2021/182）的背景下，对COVID-19疫苗接种的免疫应答进行了监测和研究。值得关注的新变异株（VOCs）不断出现，其逃逸感染和疫苗诱导免疫应答的能力日益增强，加之免疫力随时间推移而减弱，因此有必要开展额外的疫苗接种轮次。这在免疫功能低下人群中尤为如此。在本研究中，我们希望在接下来两年内继续监测SARS-CoV-2特异性免疫，涵盖未来数次疫苗接种活动。方法：将在免疫功能低下人群和健康成人中开展为期两年的非商业性多中心学术前瞻性队列研究。

这些健康人群将从先前组织的PICOV-VAC研究（养老院工作人员）(EudraCT 2021-000401-24)和REDU-VAC研究(EudraCT 2021-002088-23)中招募，而免疫功能低下的参与者将从先前建立的PICOV-VAC、REDU-VAC、Lung-VAC和Nephro-VAC队列中招募，这些队列可获得既往临床和免疫学数据。参与者每年将采样三次，与疫苗接种无关，疫苗接种将通过常规渠道进行，与本研究本身无关。目标：本研究的主要目标是每年三次测量健康成人和免疫功能低下参与者的免疫水平。主要目标是确定针对流行病学上占主导地位的SARS-CoV-2关注变异株(VOC)和野生型SARS-CoV-2（Wuha

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。