哮喘缓解期气道与血管重塑逆向研究 (ReNORM)

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦哮喘(嗜酸性粒细胞性)患者的气道与血管重塑逆向研究。研究关注 18-80 岁哮喘患者对生物制剂治疗的气道和血管反应,以及年龄和哮喘病程在其中所起的作用

Western University, CanadaWestern University, Canada
clinicaltrials
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医学影像预测Asthma; Eosinophilic
REverse LuNg Airway and Vascular RemOdeling in Asthma ReMission (ReNORM)

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

哮喘缓解期气道与血管重塑逆向研究 (ReNORM)

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦哮喘(嗜酸性粒细胞性)患者的气道与血管重塑逆向研究。研究关注 18-80 岁哮喘患者对生物制剂治疗的气道和血管反应,以及年龄和哮喘病程在其中所起的作用。约 4.6 百万加拿大人患有哮喘,其中约 5-10% 为重度哮喘,多种吸入和全身口服皮质类固醇治疗未能改善症状和急性发作。生物免疫调节剂疗法为这类患者提供了最终升级治疗选择。该数据可用于研究生物制剂对气道和血管的影响及年龄、病程因素(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:哮喘;嗜酸性粒细胞性。在本研究计划中,研究者旨在回答以下问题:在 18-80 岁的哮喘患者中,肺气道和血管如何对生物制剂治疗作出反应,年龄和哮喘病程在这种反应中起什么作用?虽然约有 460 万加拿大人患有哮喘,但约 5-10% 的患者患有重度哮喘,这意味着多种吸入和全身口服皮质类固醇治疗未能改善症状和急性发作,导致工作和学习日损失,并大幅削弱参与正常生活的能力。对于这些人,其中绝大多数为中年人,且记忆中的哮喘伴随其整个生命周期,生物免疫调节剂疗法通过阻断哮喘炎症通路的功​​能,提供了最终的升级治疗选择。有新出现的证据表明,在正确的患者中处方……

【主题与分类】

主题标签:Asthma; Eosinophilic。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/NCT07174713

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    • 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;嗜酸性粒细胞性。在本研究项目中,研究者旨在回答以下问题:在18-80岁的哮喘患者中,肺气道和血管对生物制剂治疗如何反应,年龄和哮喘病程在这种反应中起什么作用?虽然约有460万加拿大人患有哮喘,但约5-10%的患者为重度哮喘,这意味着多种吸入和全身口服皮质类固醇治疗未能改善症状和急性发作,导致工作和学业损失,并大幅削弱参与正常生活的能力。对于这些人——其中绝大多数为中年人,且记忆中的哮喘伴随其整个生命历程——生物免疫调节剂疗法通过阻断哮喘炎症通路的功 能,提供了最后一种升级治疗选择。新出现的证据表明,在合适的患者中于合适的时机使用合适的生物制剂,可实现哮喘的临床缓解。虽然哮喘的自发性临床缓解罕见,但已在肺生长和重塑仍有可能的儿童中有过记录。

目前尚不清楚成人临床缓解是否伴随气道和肺血管水平的病理性重塑逆转。随着研究者和医生推进当前提出的“哮喘完全缓解”标准,阐明这一问题至关重要。关于哮喘与年龄的一个不便事实是,在老年肺中,历经多年感染、急性加重、平滑肌重塑和肺血管分流,实现完全病理性缓解的机制复杂且知之甚少。为填补这一知识空白,研究者将在2年内,利用胸部CT、MRI和肺功能检查,评估150名重度哮喘患者(温哥华、渥太华、汉密尔顿、伦敦)(按年龄三分位分为18-29岁、30-59岁、60-80岁三组)和50名年龄、性别匹配的健康志愿者。研究者将使用th

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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