TRACE 花生研究参与者花生过敏反应机制：扩展研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT02665793

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：食物过敏、花生过敏。食物过敏影响高达10%的人口。管理的主要方法包括避免食用致敏食物，并在意外反应发生时提供急救药物。食品过敏原与过敏综合管理方法（iFAAM）合作项目是由欧盟资助的学术/临床/产业联盟，旨在改善过敏原风险管理，包括食品标签。这项工作的大部分内容需要验证食物过敏人群的最低“诱发剂量”，以及如何将其转化为风险管理。多项研究（包括iFAAM和TRACE研究——NCT01429896）已经评估了花生过敏患者的诱发剂量，通过食物挑战试验，在严格医疗监督下，花生过敏个体逐渐增加花生摄入量。在这项扩展研究中，花生过敏受试者将以交叉方式接受三次双盲、安慰剂对照的花生食物挑战：1. 在水连续基质中递增剂量的花生；2. 烘焙入饼干中的递增剂量的花生；3.

单剂量的花生以水连续相基质形式摄入。在诱发剂量、症状模式及潜在生理机制上的差异，将为花生的呈现方式和消费方式如何影响触发过敏反应所需的量提供关键数据，从而指导行业和食品监管机构如何最好地保护食物过敏人群。

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。