不孕女性生殖道结核患病率与生殖结局数据集
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦不孕女性中生殖道结核的患病情况与生殖结局。研究在多个生殖中心招募结核感染高风险且需辅助生殖治疗的不孕女性,按临床常规记录不孕相关病史与实验室检查结果,并采集结核症状、结核相关病史及其他健康状况,随访妊娠结局

基本信息
资源简介
不孕女性生殖道结核患病率与生殖结局数据集
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦不孕女性中生殖道结核的患病情况与生殖结局。研究在多个生殖中心招募结核感染高风险且需辅助生殖治疗的不孕女性,按临床常规记录不孕相关病史与实验室检查结果,并采集结核症状、结核相关病史及其他健康状况,随访妊娠结局。依据临床筛查结果将患者分为非结核组、潜伏性结核感染组、亚临床生殖道结核感染组和女性生殖道结核感染组,可用于结核筛查分层与生殖结局相关分析(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:女性不孕、女性生殖道结核。本项目旨在多个生殖中心招募结核感染高风险且需要辅助生殖治疗的不孕女性。按临床常规记录不孕相关病史和实验室检查结果,并记录结核症状、结核相关病史及其他健康状况等其他必要信息,并对这些患者的妊娠结局进行随访。根据临床筛查结果,将其分为四个队列:非结核(non-TB)组、潜伏性结核感染(LTBI)组、亚临床生殖道结核感染(SGTB)组和女性生殖道结核感染(FGTB)组。非结核组:QuantiFERON-TB检测(QFT)阴性,继续辅助生殖
【主题与分类】
主题标签:Infertility, Female、Genital Tuberculoses, Female。本站分类:呼吸系统疾病/肺结核。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05311423
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05311423
标准获取流程:
- 访问源站链接,注册/登录账号;
- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
条件:女性不孕症、女性生殖器结核。本项目旨在多中心招募具有结核感染高风险且需要辅助生殖治疗的不孕女性。按临床常规记录不孕相关病史及实验室检查结果,同时记录结核症状、结核相关病史及其他健康状况等其他必要信息,并对这些患者的妊娠结局进行随访。根据临床筛查结果,将其分为四个队列:非结核(non-TB)组、潜伏性结核感染(LTBI)组、亚临床生殖器结核感染(SGTB)组和女性生殖器结核感染(FGTB)组。非结核组:QuantiFERON-TB试验(QFT)阴性,继续辅助生殖治疗;LTBI组:QFT阳性。排除活动性肺结核,患者子宫内膜组织病理学、抗酸杆菌(AFB)显微镜检查、结核分枝杆菌(Mtb)培养或GeneXpert MTB/RIF Ultra检测结果均为阴性。
随后可以继续辅助生殖治疗,但需要对结核相关症状进行随访;SGTB组:QFT阳性。排除活动性肺结核,患者子宫内膜组织病理学、AFB显微镜检查、Mtb培养均为阴性,但GeneXpert MTB/RIF Ultra检测结果阳性。建议他们接受6个月一线标准抗结核治疗(ATT)方案;FGTB组:QFT阳性。排除活动性肺结核,无论GeneXpert MTB/RIF Ultra结果如何,只要子宫内膜组织病理学、AFB显微镜检查、Mtb培养中至少一项检测结果阳性,他们将接受6个月ATT。诊断为SGTB和FGTB的患者将在ART前接受6个月一线标准ATT,并根据临床常规随访其抗结核药物相关不良反应(TB-ARs),以防止发生
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。
数据缺失?
依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。




