Lungs on Fire：加拿大野火烟雾、相关疾病、易感人群与社区价值

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07536178

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   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
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数据说明

疾病：哮喘、慢性阻塞性肺疾病（COPD）、肺癌。目的：利用对受控人体木烟暴露的反应，作为野火烟雾（WFS）的模型，量化WFS相关直径2.5微米或以下颗粒物（PM2.5）促进神经系统疾病和慢性肺部疾病发生的假设风险，并为其增加生物学合理性。研究暴露组：A组：连续3天，每天2小时木烟暴露，PM2.5浓度为35 µg/m3；B组：连续3天，每天2小时木烟暴露，PM2.5浓度为105 µg/m3；C组：连续2天过滤空气（FA），随后1天进行2小时木烟暴露，PM2.5浓度为315 µg/m3。假设、依据和目标：目标1A：增强WFS促进慢性肺部疾病作用的合理性并量化其风险。假设1A：研究者将通过把WFS暴露与肺功能下降、哮喘、慢性阻塞性肺疾病（COPD）或肺癌联系起来，确定可将WFS暴露与慢性疾病发生合理关联的机制。

评估将野火烟雾（WFS）暴露与哮喘、慢性阻塞性肺疾病（COPD）和肺癌等慢性肺部疾病相关联的合理性。评估WFS对气道的生物学影响。* 具体而言，暴露浓度、强度和时长对WFS暴露引起的炎症和免疫调节反应有何影响？* 若干生物学通路可能将WFS暴露与哮喘、COPD和肺癌等慢性呼吸系统疾病的发生联系起来。这些通路包括氧化应激和炎症对上皮屏障完整性的影响，这可能促进与免疫细胞的接触、变应原致敏、感染易感性增加以及损害肺功能的组织重塑。表观遗传学，特别是DNA甲基化（DNAm），是将WFS与慢性疾病联系起来的另一种潜在机制，而气道微生物组也可能通过若干通路发挥作用。然而，WFS不同于一般城市和交通相关空气污染（TR

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。