T2生物标志物对职业性哮喘停止暴露后缓解的预测价值

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07006285

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

条件：哮喘、职业性哮喘、职业病。已知职业暴露导致15%的哮喘病例。职业性哮喘的主要治疗方法是尽可能停止暴露。然而，停止暴露后，职业性哮喘仅能在30%的患者中缓解。目前无法预测哪些患者在停止暴露后会进入缓解期。在非职业性哮喘中，炎症生物标志物T2使得个性化医疗成为可能，并能预测未来的急性发作。研究者假设T2生物标志物可能是职业性哮喘停止暴露后缓解的预测标志物。研究者计划在斯特拉斯堡大学医院进行一项随访研究，对诊断为职业性哮喘的患者进行非特异性支气管高反应性测试以评估缓解情况，并比较缓解与未缓解患者的基线T2生物标志物。

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。