巴黎北部肺结核队列

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04236349

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：肺结核、肺外结核。结核病患者的医疗照护路径存在明显缺陷，相当比例的患者治疗结局未知，包括大量失访者继发传播、结核病复发以及结核耐药性的出现。治疗结局未知是指在开始治疗12个月时未报告的治疗结局（失访、转诊、无信息）。卫生工作者必须行动起来，更好地了解治疗结局不完整患者的特征，并提供解决方案以更好地控制本地区的结核病。本研究还希望评估主要抗结核药物（利福平和异烟肼）的血浆浓度与治疗结局之间的关系。本研究拟在法国首次建立结核病患者队列，以实现上述目标。原始研究将每年招募200名患者，持续5年，并配合5年随访，研究总时长估计为10年。

鉴于此类研究涉及的经济利益，本研究方案的主题是开展一项试点可行性研究。这一较小规模队列采用较短的纳入和随访期，将有助于评估大规模队列的可行性，在研究发现结束时若出现问题可提出对研究方案的可能的改进意见，并在研究被认为可行时同时启动队列研究。队列应尽可能代表所研究的人群和疾病。因此，此处所研究的人群对应于在六个参与科室之一就诊或住院并开始在该中心接受治疗的任何确诊结核病的成年患者或儿童。作为试点研究的一部分，将进行为期1年的随访以评估原始研究的可行性。这一持续时间是合适的。

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。