季节性过敏性鼻炎中豚草与桦树花粉的阈值浓度

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦季节性过敏性鼻炎,涵盖豚草过敏与桦树花粉过敏等条件。源站描述介绍了豚草(Ambrosia artemisiifolia)的起源、传入欧洲及扩散情况,指出其花粉具有高度致敏性,可能较低浓度即可引发过敏症状,并提及确定阈值浓度的研究方向

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其他预测Allergic RhinitisSeasonal Allergic RhinitisRagweed AllergyBirch Pollen Allergy
Threshold Concentrations for Ragweed and Birch Pollen in Seasonal Allergic Rhinitis

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

季节性过敏性鼻炎中豚草与桦树花粉的阈值浓度

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦季节性过敏性鼻炎,涵盖豚草过敏与桦树花粉过敏等条件。源站描述介绍了豚草(Ambrosia artemisiifolia)的起源、传入欧洲及扩散情况,指出其花粉具有高度致敏性,可能较低浓度即可引发过敏症状,并提及确定阈值浓度的研究方向。数据可用于研究花粉浓度与过敏症状触发之间的关系,支持过敏性鼻炎的阈值分析与相关预测建模(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:过敏性鼻炎、季节性过敏性鼻炎、豚草过敏、桦树花粉过敏。Ambrosia artemisiifolia(以下简称为豚草)是菊科的一种风媒草本植物,可能起源于美国沙漠地区。该植物通过贸易传入欧洲,并在20世纪作为成功的新入侵植物扩散。尽管北欧和中欧的条件对豚草并不理想,但当该植物偏好干燥、沙质土壤时,气候变化可能是其扩散的重要促成因素。该花粉被认为具有高度致敏性,因此与本地草或桦树花粉相比,较低的 pollen 浓度可能就足以引发过敏症状。加之其入侵性扩散能力和对有害因素的耐受性,豚草因此被视为健康危害。确定阈值浓

【主题与分类】

主题标签:Allergic Rhinitis、Seasonal Allergic Rhinitis、Ragweed Allergy、Birch Pollen Allergy。本站分类:免疫系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05346718

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数据说明

疾病:过敏性鼻炎、季节性过敏性鼻炎、豚草过敏、桦树花粉过敏。Ambrosia artemisiifolia(以下简称为豚草)是菊科的一种风媒草本植物,可能原产于美国沙漠地区。该植物通过贸易传入欧洲,并在20世纪作为成功的外来归化植物扩散。尽管北欧和中欧的条件对豚草并不理想,但该植物偏好干燥、沙质土壤,气候变化可能是其扩散的重要促成因素。其花粉被认为具有高度致敏性,因此与本地禾本科或桦树花粉相比,较低的 pollen 浓度就可能足以引发过敏症状。加之其入侵性扩散能力和对有害因素的耐受性,豚草因此被视为健康危害。已有多篇已发表文献尝试确定各种气传过敏原的阈值浓度。事实上,自20世纪60年代以来已有首批实验报道。然而,由于方法、结局指标和研究人群选择繁多,难以获得可比的结果。

基本上,阈值浓度可通过靶器官特异性变应原激发试验、现场研究和变应原激发室激发试验进行评估——每种方法各有其优缺点。迄今为止,变应原激发室主要用于抗过敏药物的概念验证研究。从技术上讲,激发室的设计旨在将高花粉浓度维持在恒定水平达数小时,该浓度应能诱发所有致敏受试者出现症状,从而能够确定所研究治疗干预措施的最大可能效应量。要将花粉浓度维持在两位数范围内,花粉的计量和监测在技术上存在挑战。Fraunhofer ITEM已成功建立了低浓度花粉暴露方法,从而可对过敏患者进行滴定至出现效应。花粉浓度将

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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