Dupilumab 对气传过敏原激发试验的影响
本数据集来自 clinicaltrials.gov，主题为呼吸系统疾病 / 哮喘，聚焦过敏性哮喘。试验利用气传过敏原激发室（ACC）中的屋尘螨（HDM）暴露，对 HDM+PARC+AA+ 人群进行精准表型分型，识别适应性与非适应性表型，并在临床试验全程间歇评估症状，以监测 dupilumab/安慰剂
基本信息
资源简介
Dupilumab 对气传过敏原激发试验的影响
本数据集来自 clinicaltrials.gov，主题为呼吸系统疾病 / 哮喘，聚焦过敏性哮喘。试验利用气传过敏原激发室（ACC）中的屋尘螨（HDM）暴露，对 HDM+PARC+AA+ 人群进行精准表型分型，识别适应性与非适应性表型，并在临床试验全程间歇评估症状，以监测 dupilumab/安慰剂对症状严重程度的影响。归入适应性与非适应性表型的参与者随后随机接受 18 周 dupilumab 或安慰剂治疗，该阶段包含 ACC HDM 访视。数据可用于过敏性哮喘表型分类与治疗反应评估（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：疾病：哮喘、过敏性。(i) 干预 #1：ACC 中的 HDM 暴露。本试验利用气传过敏原激发室（ACC）中的屋尘螨（HDM）暴露，作为双管齐下的工具，用于 (i) 对 HDM+PARC+AA+ 人群进行精准表型分型，以识别具有适应性和非适应性表型的个体，以及 (ii) 在临床试验全程间歇评估症状，以监测 dupilumab/安慰剂对症状严重程度的影响。(ii) 归类为适应性和非适应性表型的参与者随后被随机分配接受 18 周 dupilumab 与安慰剂治疗，该阶段包含 ACC HDM 访视。
【主题与分类】
主题标签：Asthma, Allergic。本站分类：呼吸系统疾病/哮喘。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05720325
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05720325
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 部分平台提供 SDK，例如：
- OpenDataLab:
pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - ModelScope:
pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
数据说明
条件：哮喘，过敏性。（i）干预1：在气传过敏原激发舱（ACC）中进行屋尘螨（HDM）暴露。本试验利用在气传过敏原激发舱（ACC）中暴露于屋尘螨（HDM），作为双重工具：（i）对HDM+PARC+AA+个体进行精准表型分型，以识别具有适应性表型和适应不良表型的个体；（ii）在整个临床试验中间歇性评估症状，以监测度普利尤单抗/安慰剂对症状严重程度的影响。（ii）被归类为适应性表型和适应不良表型的参与者随后被随机分配接受为期18周的度普利尤单抗与安慰剂治疗，在此期间进行ACC HDM访视。
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。
数据缺失？
依托陕西、四川两大基地，我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系，覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程，为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务？立即联系我们获取专业方案。
