机场、空气质量与哮喘（AAA）研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07047430

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数据说明

条件：儿童哮喘。机场附近的社区面临来自道路和航空交通产生的空气污染暴露增加。暴露于颗粒物空气污染会增加哮喘急性发作（“哮喘发作”）的风险，进而增加急诊或紧急护理就诊的可能性。普吉特海湾地区飞行路径附近的社区哮喘基线发病率较高，哮喘相关急诊就诊率也较高。在这项研究中，研究人员将测试一项涉及HEPA空气过滤装置的室内空气质量干预措施能否解决西雅图-塔科马（SeaTac）国际机场周边社区室内空气污染和哮喘健康方面的差异。此前的研究已报告在室内空间部署HEPA过滤器带来的益处，包括改善空气质量，以及减少哮喘症状和急性发作的频率，从而减少紧急护理就诊和住院。然而，尚不清楚类似的干预措施是否对暴露于机场相关污染的哮喘儿童特别有效。

华盛顿大学环境与职业健康科学系的研究人员将开展这项工作，他们在儿童气道健康、空气污染监测、改善空气质量的方法以及流行病学方面具有经验。他们将评估室内空气质量干预措施在减少室内污染物暴露和避免居住在SeaTac国际机场附近的哮喘儿童哮喘症状发作方面的有效性。为开展本研究，将招募被转介至Public Health - Seattle & King County (PHSKC)社区卫生工作者(CHW)哮喘项目的儿童样本及其照护者。入组的儿童和照护者将在开始CHW哮喘教育项目之前，在AAA研究中接受为期3个月的随访。每位参与者将被随机分配到干预组，该干预组涉及使用H

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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