严重哮喘纵向观察性研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT01780142

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

疾病：哮喘。哮喘是一种常见疾病，也是重大的公共卫生问题，每10个人中就有1人患病，仅在美国就有近3000万人受到影响。约5-10%的哮喘患者病情严重，难以通过标准疗法治愈。严重哮喘患者被认为对皮质类固醇相对耐药，而皮质类固醇是哮喘治疗的主要手段。此外，长期皮质类固醇治疗常导致副作用，对治疗结果产生不利影响。因此，对于严重哮喘患者，需要更有效、安全、经济且易于实施的治疗方案。随着我们对哮喘认识的深入，越来越清楚的是，哮喘存在不同的表型，这些表型在年龄、性别和种族等人口学因素上有所不同，但也许更重要的是，在临床、生理和生物学特征方面也存在差异。这种异质性可能反映了导致气流阻塞和哮喘临床表现的不同致病机制。

反过来，要识别针对重症哮喘患者的新个性化治疗和管理方法，就必须更深入地理解导致疾病严重程度和发病机制的各种因素。我们的目标是更深入地了解区分重症哮喘与轻至中度哮喘的致病机制，包括上述因素在疾病控制中的作用。通过这样做，我们希望能发现新的途径，通过操控这些途径来实现我们开发重症哮喘新疗法的主要目标。

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。