男性和女性血管炎患者的生殖健康

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦男性和女性血管炎患者的生殖健康。本站分类:泌尿生殖系统疾病/其他

University of South FloridaUniversity of South Florida
clinicaltrials
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文本Giant Cell ArteritisTakayasu's ArteritisPolyarteritis NodosaWegener's GranulomatosisMicroscopic PolyangiitisChurg-Strauss SyndromeBehcet's DiseaseKawasaki DiseaseHenoch-schoenlein PurpuraVasculitis, Central Nervous SystemDrug-induced Necrotizing Vasculitis
Reproductive Health in Men and Women With Vasculitis

基本信息

模态
文本
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

男性和女性血管炎患者的生殖健康

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦男性和女性血管炎患者的生殖健康。覆盖 Giant Cell Arteritis、Takayasu's Arteritis、Polyarteritis Nodosa、Wegener's Granulomatosis、Microscopic Polyangiitis、Churg-Strauss Syndrome、Behcet's Disease、Kawasaki Disease 等血管炎病种。研究通过 Vasculitis Clinical Research Consortium 的 Contact Registry 以电子邮件邀请患者参与,入组对象为自我报告患有其中 6 种血管炎。

【主题与分类】

主题标签:Giant Cell Arteritis、Takayasu's Arteritis、Polyarteritis Nodosa、Wegener's Granulomatosis、Microscopic Polyangiitis、Churg-Strauss Syndrome、Behcet's Disease、Kawasaki Disease、Henoch-schoenlein Purpura、Vasculitis, Central Nervous System。本站分类:泌尿生殖系统疾病/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02176070

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02176070

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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

疾病:巨细胞动脉炎、大动脉炎、结节性多动脉炎、韦格纳肉芽肿病、显微镜下多血管炎、丘格-施特劳斯综合征、白塞病、川崎病。血管炎临床研究联盟联系登记处的所有患者均通过电子邮件受邀参与本研究。该联系登记处包括自认为患有以下6种血管炎之一的人员:韦格纳肉芽肿病、显微镜下多血管炎、丘格-施特劳斯综合征、结节性多动脉炎、大动脉炎和巨细胞动脉炎。人们自愿加入该登记处,并了解他们将收到有关其可能符合资格的临床研究的信息。介绍性电子邮件包含有关研究的基本信息以及简要格式的所有知情同意必需要素。通过点击生殖健康问卷的链接,参与者表示同意被纳入研究。

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

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