环境污染物及其对呼吸道过敏的影响

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04902989

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 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。

数据说明

条件：过敏性鼻炎、过敏性哮喘、污染；暴露。在拉丁美洲和加勒比地区，超过1亿人暴露于高于世界卫生组织推荐水平的污染环境中。本研究旨在确定环境污染物暴露与呼吸道过敏的患病率及加重之间的关系。这是一项观察性、前瞻性、纵向、描述性研究，将纳入6岁以上、因呼吸道过敏诊断就诊于区域过敏与临床免疫中心、皮肤试验阳性且居住在蒙特雷及其大都市区的受试者。在获得口头同意后，将登记受试者的住址和工作区域，进行鼻炎控制评估测试和哮喘控制测试以及肺功能检查。将对受试者住址和工作区域附近的工业区和大道进行地理定位，并通过综合监测系统（SIMA）和花粉感应设备测定污染物和花粉。

随后，将分析污染物暴露与呼吸道过敏之间的相关性。将构建考虑污染物和气候因素（降水、风速、湿度和温度）的扩散模型。通过实施该项目，将有助于识别导致过敏性呼吸系统疾病发生和加重的因素，并随后提出实施控制措施的建议以及向人群提供预防建议。

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。