自身免疫/结缔组织疾病自然史与发病机制研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT00341679

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
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   • 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：自身免疫性/结缔组织疾病、特发性炎症性肌病、多发性肌炎、皮肌炎。当个体因自身反应性抗体或T细胞而发展出慢性有害炎症时，即可认为患有自身免疫性疾病。这些疾病的病因尚不清楚，但一般认为，遗传易感个体在暴露于特定环境因素后可能发病。此类疾病有多种形式，但我们一直关注其中一组最为罕见且研究最少的自身免疫性疾病，即特发性炎症性肌病（IIM）。这一异质性疾病群包括多发性肌炎、皮肌炎及相关疾病。这是一个自然病史研究方案，旨在继续我们对这些疾病的研究，并开始评估与环境暴露相关的结缔组织疾病。我们计划进一步明确重要的患者群体和家族性病例，并获取有用的材料，以进一步研究自身免疫性/结缔组织疾病的临床表现、病因、发病机制和免疫学异常。

临床数据以及患者的血液、尿液和组织标本已由转诊医生采集并送至我们处。血液样本已被分离为细胞和血浆，冷冻后分别存入细胞库和血浆库。IIM的诊断常常与其他疾病（如成人型肌营养不良症）相混淆，因此，我们也纳入了其他疾病患者（这些患者因初步诊断为IIM或未知肌病而被转诊），包括患有其他自身免疫性疾病的患者。为了更全面地了解这些疾病的遗传风险因素，对于有多个血缘亲属患有自身免疫性疾病或结缔组织病的特定患者，其家庭成员也将被纳入研究。总之，本自然病史方案将试图通过一系列假设检验和假设生成研究，获取关于临床表现、风险

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。