慢性炎症性皮肤病轨迹的决定因素

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05928169

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

疾病：特应性皮炎、银屑病、扁平苔藓、斑秃、化脓性汗腺炎、结节性痒疹、皮肤型狼疮、玫瑰痤疮。特应性皮炎（AD）、银屑病（Pso）、化脓性汗腺炎（HS）、皮肤型红斑狼疮（LE）、扁平苔藓（Lp）和白癜风（V）等慢性炎症性皮肤病是高度异质性的疾病。发病时间、临床特征、疾病严重程度、个体触发因素及治疗反应在患者之间及随时间变化差异很大，给诊断、咨询和个体化管理带来了临床挑战。随着对炎症性皮肤病关注度的日益增加，人们已认识到需要更好地研究其自然病程与演变轨迹、与环境及生活方式因素的关联，以及导致其异质性的临床和分子特征。初步试点研究提示存在分子和/或临床上不同的疾病亚型；然而，尤其是分子谱会随时间发生变化，并不一定稳定。

为确认并拓展这些初步观察结果，我们将对更庞大的患者队列进行研究，进行细致的纵向临床特征描述，并反复采集样本，以期更深入地了解疾病动态。特别地，我们将寻找与疾病进展及亚型相关的临床和分子因素，并探究分子机制调控随时间以及在病情缓解与发作期间的变化。

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。