呼出气一氧化氮作为嗜酸性食管炎疾病活动性生物标志物
该数据集来自 clinicaltrials.gov，聚焦嗜酸性食管炎（EoE）这一以食管内嗜酸性粒细胞显著浸润为特征的慢性过敏性疾病
基本信息
资源简介
呼出气一氧化氮作为嗜酸性食管炎疾病活动性生物标志物
该数据集英文名为 Exhaled Nitric Oxide as a Biomarker of Disease Activity in Eosinophilic Esophagitis，来源于 clinicaltrials.gov，主题标签为 Eosinophilic Esophagitis，本站分类归入呼吸系统疾病 / 哮喘。数据集聚焦嗜酸性食管炎（EoE）这一以食管内嗜酸性粒细胞显著浸润为特征的慢性过敏性疾病。由于目前尚缺乏可靠、非侵入性的生物标志物来评估该疾病，研究者提出假设：EoE 患者呼出气中的一氧化氮浓度可能升高，且呼出气一氧化氮（FeNO）水平的变化或可用于衡量疾病活动度。该数据集围绕利用 FeNO 作为 EoE 疾病活动度非侵入性替代标志物的可行性展开，属于探索性临床研究的数据记录。
【数据集背景】
嗜酸性食管炎是一种慢性过敏性疾病，其特征是食管内出现显著的嗜酸性粒细胞浸润。当前，针对该疾病尚缺乏可靠且非侵入性的生物标志物，这给疾病活动度的评估和随访带来了困难。嗜酸性粒细胞会释放一氧化氮，而呼出气一氧化氮（FeNO）水平的检测已在部分哮喘患者的治疗指导中被常规使用。此外，FeNO 水平在一些不涉及气道的免疫性疾病中也会升高。基于这些背景，研究者提出假设：EoE 患者呼出气中的一氧化氮浓度可能升高，FeNO 水平的变化或可用于测量疾病活动度。本研究的总体目标是确定将 FeNO 用作 EoE 疾病活动度非侵入性替代标志物的可行性。
【数据内容】
该数据集来自 clinicaltrials.gov，主题标签为 Eosinophilic Esophagitis，本站分类为呼吸系统疾病 / 哮喘。源站描述显示，研究拟对一组患者进行连续呼出气一氧化氮（FeNO）水平的测量。源站描述在此处中断，未提供完整的测量方案、样本量、随访时间点、具体测量指标或数据字段等细节。除上述内容外，源站未提供更多关于数据内容的信息。
【采集与来源】
该数据集的来源站为 clinicaltrials.gov。源站描述提及，研究者拟对一组患者进行连续呼出气一氧化氮（FeNO）水平的测量。关于采集地点、采集时间、采集设备、采集流程、纳入与排除标准等具体信息，源站未提供。
【适用场景】
根据源站描述，该研究旨在确定 FeNO 作为 EoE 疾病活动度非侵入性替代标志物的可行性。因此，该数据集可能适用于探索呼出气一氧化氮与嗜酸性食管炎疾病活动度之间关系的研究场景，以及关注非侵入性生物标志物在过敏性疾病中应用的研究方向。由于源站描述未提供完整的研究设计与数据字段，其他具体适用场景源站未提供。
【使用方法】
源站未提供。
【质量与限制】
源站描述指出，目前针对嗜酸性食管炎尚无可靠、非侵入性的生物标志物，本研究即针对这一未满足的需求提出可行性探索。研究者的假设是 EoE 患者呼出气一氧化氮浓度升高，且 FeNO 水平变化可用于测量疾病活动度。该研究定位为可行性研究，其结论尚待验证。关于样本量、数据完整性、测量误差、偏倚控制等质量相关信息，源站未提供。
【引用与许可】
源站未提供。
下载信息
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提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
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使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT01170234
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
疾病：嗜酸性粒细胞性食管炎。目前，对于嗜酸性粒细胞性食管炎（EoE）这种以食管内嗜酸性粒细胞显著浸润为特征的慢性过敏性疾病，尚无可靠的非侵入性生物标志物。由于嗜酸性粒细胞释放一氧化氮，呼出气一氧化氮（FeNO）水平常被用于指导部分哮喘患者的治疗。FeNO水平在不涉及气道的免疫性疾病中也会升高。研究者假设，EoE患者的呼出气中一氧化氮浓度升高，且FeNO水平的变化可用于衡量疾病活动度。本研究旨在确定使用FeNO作为EoE疾病活动度非侵入性替代标志物的可行性。研究者计划对一组确诊EoE的患者，在局部皮质类固醇治疗前、治疗期间及治疗後に连续测量呼出气一氧化氮（FeNO）水平，以确定个体患者的水平是否较治疗前下降。
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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