组胺药效学生物标志物指导儿童哮喘治疗（HAS3）

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04699604

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   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
   • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
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     以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

条件：过敏性哮喘。研究者假设，与HILD（组胺离子导入结合激光多普勒监测）反应低下的儿童相比，HILD反应高敏的儿童在标准哮喘治疗方案中加入抗组胺药LTZ（左西替利嗪）后，更有可能改善哮喘控制。本研究将提供一个功能性生物标志物模型，为儿童治疗决策提供依据。这项工作在准确检测和验证生物标志物并预测儿童哮喘治疗反应方面具有新颖性。这项工作意义重大，因为它有可能改变当前儿童哮喘的治疗模式，其中预测治疗反应是一个优先事项。拟议的研究将通过将基于生物学和机制的方法与有效且廉价的哮喘治疗方法联系起来，扩展哮喘治疗领域的知识，从而具有直接的现实意义。

主要目标是确定HILD对6-17岁自我认同为非裔美国人/黑人和高加索人/白人、患有过敏性哮喘的儿童中抗组胺药治疗反应的预测，次要目标是开发一个稳健的过敏性哮喘儿童抗组胺药治疗反应预测模型。将有300名参与者，持续约17周。抗组胺药治疗反应的主要结局指标将通过哮喘控制的变化来确定，因为指南将哮喘控制视为治疗的主要目标。哮喘控制将基于哮喘控制测试（ACT®）（≥12岁儿童）或儿童哮喘控制测试（C-ACT®）（<12岁儿童）来确定，这些是评估儿童哮喘控制的经过验证的措施。ACT或C-ACT评分<19的儿童将被归类为哮喘未控制。评估将在筛选、第2、3和4次访视（参与者

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。