一氧化氮释放鼻窦冲洗（NOSi）治疗难治性慢性鼻窦炎（RCRS）
该数据集来自 clinicaltrials.gov，主题为耳鼻咽喉疾病下的慢性鼻窦炎，具体为一项一氧化氮释放鼻窦冲洗（NOSi）治疗难治性慢性鼻窦炎（RCRS）的前瞻性、单中心、II期、双盲、随机、对照、平行组试验
基本信息
资源简介
一氧化氮释放鼻窦冲洗（NOSi）治疗难治性慢性鼻窦炎（RCRS）
该数据集来自 clinicaltrials.gov，主题为耳鼻咽喉疾病下的慢性鼻窦炎，具体为一项一氧化氮释放鼻窦冲洗（NOSi）治疗难治性慢性鼻窦炎（RCRS）的前瞻性、单中心、II期、双盲、随机、对照、平行组试验。研究计划入组最多54名受试者，按2:1比例随机分配至NOSi或布地奈德组，受试者在家每日一次自行进行鼻窦冲洗，研究周期42天，期间以门诊方式管理。数据可用于慢性鼻窦炎治疗相关的分类与临床研究（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：条件：慢性鼻窦炎。这是一项前瞻性、单中心、II期、双盲、随机、对照、平行组试验研究。将入组最多五十四（54）名受试者（基于先前剂量耐受性研究结果的功效分析）。将审查筛选数据以确定受试者资格。符合所有入选标准且不符合任何排除标准的受试者将进入研究，并按2:1比例（NOSi:布地奈德）随机分配至研究用药品（IMP）或非研究用药品（NIMP）。每位受试者在研究的42天内作为门诊患者进行管理。受试者将在家中自行给药，每日一次将NOSi或布地奈德溶于生理盐水，作为鼻窦冲洗液冲洗其鼻咽和鼻窦。受试者将被要求返回诊所
【主题与分类】
主题标签：Chronic Sinusitis。本站分类：耳鼻咽喉疾病/慢性鼻窦炎。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04163978
下载信息
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源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04163978
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- OpenDataLab:
数据说明
Conditions: Chronic Sinusitis. This is a prospective, single center, Phase 2, double-blinded, randomized, controlled, parallel group trial study. Up to fifty-four (54) participants will be enrolled (based on power analysis based on outcomes from a previous dose-tolerance study. Screening data will be reviewed to determine participant eligibility. Participants who meet all inclusion criteria and none of the exclusion criteria will be entered into the study and randomized in to the Investigational Medicinal Product (IMP) or Non Investigational Medicinal Product (NIMP) at a 2:1 ratio (NOSi:Budesonide). Each participant will be managed as an outpatient for the 42 days of the study. Participants will be administered NOSi or budesonide in saline by self-administration, at home, as a sinus irrigation to their nasopharynx and sinuses once a day. Participants will be asked to return to the clinic for evaluations on Day 21(±2), Day 43(±2) and Day 63 (±2) following the start of study interventions.
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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