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其他

任务类型

预测

创建/更新时间

2026-10-08

资源简介

高Omega-3/低Omega-6饮食治疗阿司匹林加重性呼吸系统疾病（AERD）

该数据集英文名为 High Omega-3/Low Omega-6 Treatment Diet for Aspirin-exacerbated Respiratory Disease (AERD)，来源于 clinicaltrials.gov，属于呼吸系统疾病 / 哮喘分类。其主题聚焦于通过高 Omega-3、低 Omega-6 的治疗性饮食，对阿司匹林加重性呼吸系统疾病（AERD）患者进行干预研究。相关条件包括 ASA Triad、Asthma、Nasal Polyps 以及 Aspirin Intolerance。该试验的核心目的是检验一个假设：低 Omega-6 脂肪酸、高 Omega-3 脂肪酸的治疗饮食，能否改善 AERD 患者的哮喘症状、鼻部症状以及肺功能。整体而言，该数据集围绕饮食干预与呼吸系统疾病管理之间的关系展开，为相关领域的研究者提供了来自临床试验注册平台的元数据信息。

【数据集背景】

阿司匹林加重性呼吸系统疾病（AERD）是一种涉及 ASA Triad、哮喘、鼻息肉以及阿司匹林不耐受的呼吸系统疾病。该数据集所对应的试验，旨在探索治疗性饮食在 AERD 管理中的潜在作用。其背景假设是：通过调整脂肪酸摄入比例，即降低 Omega-6 脂肪酸并提高 Omega-3 脂肪酸，可能对哮喘症状、鼻部症状和肺功能产生改善效果。这一思路将营养干预与呼吸系统疾病症状控制联系起来，属于临床研究范畴。该数据集来源于 clinicaltrials.gov，分类归入呼吸系统疾病 / 哮喘，主题标签涵盖 ASA Triad、Asthma、Nasal Polyps 以及 Aspirin Intolerance。

【数据内容】

该数据集的主题为高 Omega-3/低 Omega-6 饮食治疗阿司匹林加重性呼吸系统疾病（AERD）。其源站描述中提及的条件包括 ASA Triad、Asthma、Nasal Polyps 以及 Aspirin Intolerance。试验目的围绕检验特定饮食假设展开，即低 Omega-6、高 Omega-3 的治疗饮食能否改善 AERD 患者的哮喘症状、鼻部症状和肺功能。关于数据集的具体字段结构、样本量、变量类型、随访时间点、统计指标等详细内容，源站未提供。

【采集与来源】

该数据集来自 clinicaltrials.gov。源站描述中说明了试验的条件与目的，但关于数据采集的具体方式、采集时间范围、采集地点、招募人数、干预实施细节、数据记录流程等信息，源站未提供。

【适用场景】

该数据集适用于呼吸系统疾病 / 哮喘相关领域，尤其是针对阿司匹林加重性呼吸系统疾病（AERD）的临床研究。其主题涉及高 Omega-3/低 Omega-6 治疗饮食，可能用于探索饮食干预对哮喘症状、鼻部症状及肺功能的影响。相关条件包括 ASA Triad、Asthma、Nasal Polyps 以及 Aspirin Intolerance。关于该数据集在具体研究设计、统计分析或临床决策中的适用性边界，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，包括数据下载方式、访问权限、数据处理步骤、分析工具或软件要求等。

【质量与限制】

源站未提供关于该数据集质量评估、数据完整性、准确性、偏倚控制或使用限制的说明。

【引用与许可】

源站未提供该数据集的引用格式、许可协议或使用条款信息。

原始链接

https://clinicaltrials.gov/study/NCT02064738

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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/NCT02064738

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。

数据说明

条件：ASA三联征、哮喘、鼻息肉和阿司匹林不耐受。本试验旨在验证以下假设：低ω-6脂肪酸、高ω-3脂肪酸的治疗饮食可改善阿司匹林加重性呼吸系统疾病（AERD）患者的哮喘症状、鼻部症状和肺功能。

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