中国肺血栓栓塞症注册研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT02943343

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 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。

数据说明

条件：肺栓塞、深静脉血栓形成、静脉血栓栓塞症。中国肺栓塞的流行病学数据需要更新和报告。中国肺血栓栓塞症注册研究（CURES）旨在提供中国肺栓塞的横断面谱系和时间趋势，并揭示该疾病的内在病因和发病机制。CURES是一项正在进行的大型前瞻性多中心注册研究，最初于2009年1月启动，通过纳入疑似或确诊的肺栓塞或肺栓塞伴深静脉血栓形成的患者，并在中国肺栓塞-深静脉血栓形成网络的100个医疗中心评估其住院结局。截至2011年7月，为了确定与肺栓塞相关的短期结局，入组参与者以纵向方式至少随访三个月。自2016年8月起，随着中国精准医学研究计划的启动和发展，CURES的主要研究者决定收集入组患者的血液样本，并定期每三个月或六个月随访一次，至少持续两年（用于长期结局）。

研究方案已获得中日友好医院伦理委员会的批准，所有合作中心均已获得当地伦理委员会的批准。所有患者均对其参与提供了书面或口头知情同意。

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。