中国慢性阻塞性肺疾病（COPD）队列研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT03044847

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：慢性阻塞性肺疾病。这是一项为期5年的多中心观察性前瞻性纵向队列研究，旨在建立中国大型COPD队列和生物样本数据库，包括COPD受试者（n=3000）和GOLD 0受试者（n=800）。各中心研究者将为由各中心呼吸科工作的呼吸科医师，各中心须为中国二级或三级医院，具备开展肺功能检查和HRCT的设备与能力。患者必须符合所有纳入标准且不符合任何排除标准。不会对患者使用额外的研究药物。所有分析将采用全分析集。缺失数据将按原样分析。统计分析将由中国科学院的流行病学与统计学工作组使用SAS和SUDAAN软件进行。本研究将使用电子数据采集系统，也将使用纸质问卷施测。问卷变量将在数据录入前进行核查。研究期间，主要研究者（PI）将负责对整个流程的监查。

两个工作组将负责数据清洗和数据分析。

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。