低成本空气过滤干预降低低收入住房哮喘发病率

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07116460

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数据说明

条件：哮喘发作、肺功能、气道炎症。研究人员提出一项干预研究，以评估使用具有成本效益的高容量空气过滤器是否能减少哮喘儿童家中的空气污染物并减轻其哮喘症状。该研究将在纽约市进行，包括东哈莱姆区，这是一个低收入、以拉丁裔为主的社区，哮喘患病率较高。研究人员假设，在哮喘儿童家中放置一台具有成本效益的单一空气净化器将大幅减少空气污染物暴露，并减轻气道炎症和哮喘症状。在干预期间，研究团队将通过测量颗粒物（悬浮在空气中的微小颗粒）持续监测室内空气污染一年，核实并激励依从性，并在整个干预过程中对哮喘儿童进行两种呼吸测试：1. 一种测试测量呼出一氧化氮（通过向便携式设备吹气收集的一种气体，当气道存在炎症时，这种气体的水平会升高），以及2.

第二项呼吸测试是肺功能测试（用于测量肺容量和气道直径）。研究团队还将通过问卷收集哮喘症状信息。如果研究成功，这项研究将为一种具有成本效益的干预措施提供证据，该措施无需对住房结构进行改造，可在低收入城市社区的家庭中轻松快速实施。本研究设计将使用一套空气监测器，能够在干预前和放置空气过滤器一年后对家庭中的颗粒物进行高分辨率量化和表征，这将使研究人员能够更好地了解过滤器在全年中对家庭空气质量的影响。研究团队将检验以下假设：单个过滤器将大幅减少哮喘儿童家中的颗粒物，并减少气道炎症和哮喘发病率，在

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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