鼻腔生物标志物用于呼吸系统疾病严重程度客观评估的研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,属于呼吸系统疾病/哮喘分类,研究采用 ABEL microsampler 装置定量检测鼻腔液中呼吸系统疾病生物标志物的表达

Diag-Nose Medical Pty LtdDiag-Nose Medical Pty Ltd
clinicaltrials
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其他分类Asthma PatientsAsthma and RhinitisAsthmatic PatientsRhinitis AllergicNon-allergic RhinitisHealthy Volunteers
Evaluation of Nasal Biomarkers for Objective Assessment of Disease Severity in Respiratory Disorders

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

鼻腔生物标志物用于呼吸系统疾病严重程度客观评估的研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,属于呼吸系统疾病/哮喘分类,研究采用 ABEL microsampler 装置定量检测鼻腔液中呼吸系统疾病生物标志物的表达。覆盖人群包括健康对照以及慢性阻塞性肺疾病(COPD)、花粉症、慢性鼻窦炎、哮喘和鼻炎等呼吸系统疾病患者。主要目标是比较健康对照与呼吸系统疾病患者之间的生物标志物表达差异,可用于呼吸系统疾病严重程度的客观评估研究,支持生物标志物分类与比较分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:慢性阻塞性肺疾病(COPD)、哮喘患者、哮喘和鼻炎、哮喘患者、哮喘、慢性阻塞性肺疾病(COPD)、过敏性鼻炎、常年性和/或季节性过敏性鼻炎、非过敏性鼻炎。本研究是一项观察性、单中心研究,使用 ABEL microsampler 装置定量检测鼻腔液中呼吸系统疾病生物标志物的表达。本研究的主要目标是比较健康对照与患有慢性阻塞性肺疾病(COPD)、花粉症、慢性鼻窦炎、哮喘和鼻炎等呼吸系统疾病参与者之间的生物标志物表达。

【主题与分类】

主题标签:Asthma Patients、Asthma and Rhinitis、Asthmatic Patients、Rhinitis Allergic、Non-allergic Rhinitis、Healthy Volunteers。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/NCT06661252

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    • 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

Conditions: Chronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD), Asthma Patients, Asthma and Rhinitis, Asthmatic Patients, Asthma, Chronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD), Rhinitis Allergic, Rhinitis, Allergic, Perennial and/or Seasonal, Non-allergic Rhinitis. This research study is an observational, single site study quantifying expression of biomarkers of respiratory disease in nasal fluid using the ABEL microsampler device. The primary objective of this study is to compare biomarker expression between healthy controls and participants with respiratory disorders such as chronic obstructive pulmonary disorder (COPD), hayfever, chronic sinusitis, asthma and rhinitis.

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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