Wells与肠道疾病传播

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04826991

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：腹泻、胃肠道感染、呼吸道病毒感染、水源性疾病。研究人员将在宾夕法尼亚州东南部开展一项全屋紫外线水处理装置的三盲随机对照试验。参与家庭将被随机分配接受活性紫外线装置或假（非活性）紫外线装置。装置安装后，参与者将被随访一年。在这一年中，参与者将每周回复短信，报告其子女是否出现与胃肠道和呼吸道疾病相关的症状。一旦报告症状，参与者将填写一份疾病问卷，提供有关疾病详情及其他潜在暴露事件的详细信息。部分参与者将提交地下水样本以及其子女的粪便和唾液样本。水和粪便样本将进行常见水源性病原体分析。唾液样本将进行常见水源性病原体免疫转化分析（探索性目标）。

在一个跨学科咨询委员会的指导下，我们将实现以下目标：目标1——量化与饮用未经处理的私人井水相关的儿童地方性胃肠道疾病发病率，并将其与饮用经紫外线处理的井水的发病率进行比较。目标1a——利用我们收集的水质数据构建定量微生物风险评估（QMRA），以估算与饮用未经处理的私人井水相关的儿童胃肠道疾病风险，并将风险模型得出的发病率与我们在目标1中计算的发病率进行比较。目标2——识别、量化并比较饮用经紫外线处理或未经处理（假处理）私人井水的儿童粪便中的病毒、细菌和原生动物病原体（包括无症状和有症状病例）。目标3——探索未经处理的井水以及饮用未经处理私人井水儿童粪便样本（仅假处理组）中病原体的存在情况。

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。