利用外周血与呼出气新生物标志物界定2型高炎症哮喘内型特征及其对治疗结局的影响

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05270278

标准获取流程：

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数据说明

疾病：哮喘；嗜酸性粒细胞性哮喘、慢性哮喘、支气管哮喘、哮喘、支气管哮喘。根据世界卫生组织的数据，支气管哮喘（AB）是成人中最常见的非感染性疾病。全球有3.4亿AB患者。捷克共和国约有50万AB患者，其中2.1%为重度AB，具有常规抗炎治疗的指征。这一患者亚组给医疗系统带来了显著的高额费用。AB存在多种临床表型和分子内型，且各群体对治疗的反应不同。在捷克共和国，推荐将其分为两大组：嗜酸性粒细胞性AB（2型高）和非嗜酸性粒细胞性AB（2型低）。嗜酸性粒细胞性AB进一步分为两组：嗜酸性粒细胞过敏性（Th2高）和嗜酸性粒细胞非过敏性（ILC2高）。过去15年间，针对最严重AB患者的新生物制剂已进入市场。这些生物制剂已在随机对照研究中证实了其潜力。

可以假设，在捷克共和国，有4000至5000名患有此类AB的患者可能适合接受这种治疗，但不幸的是，在实际操作中，他们中只有10%能够获得此类疗法。推荐的2型高AB标志物并没有严格设定的临界值，这些值往往不具特异性，随时间不稳定，且常受其他疾病或治疗的影响。一些被广泛接受的生物治疗反应预测因素包括嗜酸性粒细胞增多、过敏反应性、总IgE和过敏特异性IgE水平、呼出气中NO产量（FeNO）、性别、既往急性发作次数以及疾病持续时间。其中一些预测因素也被用作全球哮喘防治创议（GINA）指南中的决策标准。鉴于这些事实，全世界正在做出巨大努力，寻找新的生物标志物，这些标志物应可靠、有效、易于测量、可解释，并有助于更准确地描述

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。