育龄女性及其婴儿的结核感染研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦育龄女性及其婴儿的结核感染问题,属于呼吸系统疾病中的肺结核分类。研究在埃塞俄比亚 Adama 市公共卫生机构开展,对孕期招募的女性进行前瞻性队列随访,考察孕期结核感染与不良妊娠结局的关联、孕期及产后发生活动性结核的额外风险,以及婴儿长期健康与生

基本信息
资源简介
育龄女性及其婴儿的结核感染研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦育龄女性及其婴儿的结核感染问题,属于呼吸系统疾病中的肺结核分类。研究在埃塞俄比亚 Adama 市公共卫生机构开展,对孕期招募的女性进行前瞻性队列随访,考察孕期结核感染与不良妊娠结局的关联、孕期及产后发生活动性结核的额外风险,以及婴儿长期健康与生存状况与母亲结核感染和不良妊娠结局的关系。数据可用于结核与妊娠并发症的关联分析及母婴健康结局预测研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:结核病、妊娠并发症。目标 本项目的总体目标是研究在孕期招募的女性前瞻性队列中结核(TB)感染的纵向模式及后果。将随时间评估母亲结核感染与妊娠结局以及婴儿健康与发育之间的关系。具体目标 1. 确定母亲结核感染是否与不良妊娠结局相关 2. 确定孕期及产后发生活动性结核的额外风险,参照产前保健登记时潜伏性结核感染的患病率 3. 研究婴儿长期健康与生存与母亲结核及不良妊娠结局的关系 方法 研究地点与参与者 本项目在 Adama 市的公共卫生机构开展,C
【主题与分类】
主题标签:Tuberculosis、Pregnancy Complications。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/NCT03305991
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/NCT03305991
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:结核病、妊娠并发症。目的 本项目的总体目标是在妊娠期招募的女性前瞻性队列中,研究结核病(TB)感染的纵向模式及后果。将随时间评估母亲TB感染与妊娠结局以及婴儿健康和发育之间的关系。具体目标 1. 确定母亲TB感染是否与不良妊娠结局相关 2. 确定妊娠期和产后发生活动性TB的额外风险,结合产前保健登记时潜伏性TB感染的患病率 3. 研究婴儿的长期健康和生存与母亲TB及不良妊娠结局的关系 方法 研究地点和参与者 本项目在埃塞俄比亚中部阿达玛市的公共卫生机构开展。参与者在产前保健(ANC)诊所招募并随访至分娩。
分娩后,其子女在诊所接受扩大免疫规划(EPI)随访;母亲在首次产后访视后的持续随访也在这些诊所进行。所有研究程序,包括访谈、体格检查和知情同意的采集,均由相应诊所的卫生机构工作人员(护士和助产士)执行。包括血液和痰液在内的生物样本在相应卫生机构实验室采集。研究样本被运送至阿达玛地区实验室。在该实验室,将进行进一步分析及血浆储存。为监督和监测数据收集以及数据录入,该项目使用研究组自2010年起在阿达玛建立的野外研究站的人员和基础设施。研究程序 本项目参与者可进行计划内和计划外的研究访视。计划内研究访视与常规产前和产后访视及访视同时进行
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。




