数据：高负担地区社区肺结核筛查中即时C反应蛋白检测的应用——赞比亚与南非前瞻性横断面研究

数据集获取

源站：https://doi.org/10.17037/data.00005150

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数据说明

该数据集包含一项调查结果，旨在确定2019年2月19日至8月11日期间TREATS研究入组参与者中结核病（TB）的患病率。参与者年龄在15岁及以上，位于赞比亚的3个社区之一或南非的1个社区。TB检测采用即时C反应蛋白检测，单独使用及结合症状筛查，症状筛查涵盖自我报告的咳嗽、发热、胸痛、盗汗和体重减轻症状。这是进行已发表论文中所述分析所需的最小数据集：Ruperez M, Shanaube K, Mureithi L, Wapamesa C, Burnett MJ, Kosloff B, de Haas P, Hayes R, Fidler S, Gachie T, Schaap A, Floyd S, Klinkenberg E, Ayles H; TREATS研究团队. 在高负担环境中使用即时C反应蛋白检测进行社区结核病筛查：一项在赞比亚和南非开展的前瞻性横断面研究. Lancet Glob Health. 2023年5月;11(5):e704-e714. doi: 10.1016/S2214-109X(23)00113-4. 勘误见：Lancet Glob Health. 2023年7月;11(7):e1011. doi: 10.1016/S2214-109X(23)00222-X. PMID: 37061309.

研究方案和知情同意书获得了LSHTM伦理委员会（编号：14905）、赞比亚大学生物医学研究伦理委员会（编号：005–02–18）以及南非Pharma-Ethics有限公司（编号：180219727）的批准。

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。