L-menthol 对哮喘呼吸困难疗效研究
本数据集来自 clinicaltrials.gov，主题为 L-menthol 对哮喘患者呼吸困难的疗效研究，属于呼吸系统疾病/哮喘分类
基本信息
资源简介
L-menthol 对哮喘呼吸困难疗效研究
Efficacy of L-menthol on Breathlessness in Asthma 是一个聚焦于呼吸系统疾病领域、具体针对哮喘的临床研究数据集。该数据集来源于 clinicaltrials.gov，围绕吸入型 L-薄荷醇（L-menthol）对哮喘患者呼吸困难（breathlessness）的疗效与机制展开。哮喘患者常因日常体力活动诱发呼吸困难，而目前针对慢性呼吸困难的药物治疗手段仍显不足。该研究试图评估吸入薄荷醇在缓解哮喘患者呼吸困难方面的有效性及其潜在作用机制，属于呼吸系统疾病/哮喘这一分类下的专题数据资源，主题标签为 Asthma。
【数据集背景】
呼吸困难是肺部疾病患者的核心症状之一，往往由日常生活中的体力活动所诱发。就目前而言，尚缺乏能够有效缓解慢性呼吸困难的药物治疗方案。此前的初步试验数据提示，吸入 L-薄荷醇可以显著减轻慢性阻塞性肺疾病（COPD）和间质性肺病（ILD）患者由实验室诱发的呼吸困难，其可能机制是通过嗅觉刺激引发凉爽感，从而增强气道气流的感觉传入反馈。基于这一背景，本研究将关注点转向哮喘患者，旨在评估吸入薄荷醇缓解哮喘患者呼吸困难的有效性及其作用机制。
【数据内容】
该数据集的主题为 L-薄荷醇对哮喘患者呼吸困难的疗效研究。其涉及的疾病条件为哮喘（Asthma），研究关注的核心问题是吸入薄荷醇能否缓解哮喘患者的呼吸困难，以及这一效应背后的机制。数据集所属分类为呼吸系统疾病 / 哮喘，主题标签为 Asthma。除上述主题与疾病范围外，源站未提供关于具体变量、样本量、分组方式、终点指标或统计结果的进一步说明。
【采集与来源】
该数据集来源于 clinicaltrials.gov。源站描述指出，研究旨在评估吸入薄荷醇对哮喘患者呼吸困难缓解的有效性与机制。关于采集时间、采集地点、受试者招募方式、数据采集流程等具体信息，源站未提供。
【适用场景】
基于现有信息，该数据集适用于与哮喘患者呼吸困难相关的临床研究场景，尤其是围绕吸入型 L-薄荷醇疗效与机制探索的主题。其背景信息也涉及 COPD 与 ILD 患者中吸入薄荷醇减轻实验室诱发呼吸困难的初步证据，因此可为呼吸系统疾病领域中呼吸困难症状管理的研究提供参考。关于更具体的适用场景，如药物剂量研究、机制验证或临床决策支持等，源站未提供。
【使用方法】
源站未提供该数据集的具体使用方法，包括数据获取方式、字段结构、分析路径或配套工具等。
【质量与限制】
源站未提供关于数据质量、完整性、偏倚控制或使用限制的说明。
【引用与许可】
源站未提供引用格式与许可条款相关信息。
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/NCT07500974
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。呼吸困难是肺病患者的首要症状，常由日常体力活动诱发。迄今为止，尚缺乏有效缓解慢性呼吸困难的药物治疗。近期初步数据支持，吸入L-薄荷醇能显著减轻COPD和ILD患者实验室诱发的呼吸困难，其机制可能通过嗅觉刺激诱导冷却感，增加气道气流的感觉反馈。因此，本研究旨在评估吸入薄荷醇对缓解哮喘患者呼吸困难的有效性和机制。
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。
