Tromsø Birch Rust Allergy Study:桦树锈菌过敏研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦挪威秋季无花粉传播期间出现的季节性气道过敏,探索桦树锈菌(MB)作为可能致敏原的作用

基本信息
资源简介
Tromsø Birch Rust Allergy Study:桦树锈菌过敏研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦挪威秋季无花粉传播期间出现的季节性气道过敏,探索桦树锈菌(MB)作为可能致敏原的作用。研究纳入 30 名疑似 MB 过敏患者与 15 名非过敏对照,共 45 人,通过 MeDALL 问卷和每日症状登记,覆盖 8 月 1 日至 10 月 15 日。数据可用于过敏性疾病分类、症状预测及季节性气道过敏机制研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:速发型超敏反应、过敏。目前尚不清楚为何挪威患者在秋季没有花粉传播时仍出现季节性气道过敏。一些早期研究表明,其他植物上的锈菌可能作为人类过敏原(1-6)。在挪威,一些患者报告从 8 月到 10 月出现典型的过敏性鼻结膜炎和哮喘症状,当温度降至零摄氏度以下时症状停止。基于若干患者经验,我们假设 MB 可能导致秋季季节性气道过敏。在这项初步研究中,我们将比较 30 名疑似 MB 过敏患者与 15 名非过敏个体组成的对照组。所有 45 名参与者将回答关于过敏性疾病的 MeDALL(过敏发展机制)问卷(7),并在 8 月 1 日至 10 月 15 日期间每日登记过敏症状(8)。
【主题与分类】
主题标签:Hypersensitivity, Immediate、Allergy。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/NCT04322838
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)
暂未开放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/NCT04322838
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。
- OpenDataLab:
数据说明
条件:速发型超敏反应,过敏。在挪威,秋季没有花粉传播,但患者却出现季节性气道过敏,其原因尚不明确。一些早期研究表明,其他植物上的锈菌可能作为人类的过敏原(1-6)。在挪威,部分患者报告称,从8月到10月出现典型的过敏性鼻结膜炎和哮喘症状,而当气温降至零度(摄氏度)以下时症状消失。基于若干患者经验,我们假设MB可能是挪威秋季季节性气道过敏的诱因。在这项初步研究中,我们将比较30名疑似MB过敏的患者与15名非过敏个体组成的对照组。全部45名参与者将填写MeDALL(过敏发展机制)问卷(7),内容涉及过敏性疾病,并在2020年8月1日至10月15日期间每日记录过敏症状(8)。症状的每日变化将与花粉捕捉器中记录的MB孢子传播的每日变化进行比较。将通过皮肤点刺试验和血清特异性IgE检测MB致敏情况,并通过鼻激发试验和嗜碱性粒细胞活化试验(BAT)检测MB过敏。
过敏原的鉴定及用于测试的MB提取物的生产将由卢森堡卫生研究所(LiH)负责(9-12),而BAT则由奥斯陆大学医院进行(13-14)。
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。
数据缺失?
依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。




