咳嗽高敏感性机制研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT02591550

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：咳嗽。本研究分为两大部分，首先，观察慢性咳嗽患者咳嗽反射敏感性的变化及其与气道炎症的关系。1. 招募慢性咳嗽患者和健康志愿者作为受试者。2. 在受试者进入本研究前，协助其完成详细病史、体格检查、Hull气道反流问卷、胸部X线检查、诱导痰、血常规检查、肺通气功能检查及组胺激发试验。3. 在受试者进入研究当天完成异硫氰酸烯丙酯（AITC）咳嗽激发试验，3天后完成辣椒素（CAP）咳嗽激发试验。4. 检测痰上清液中P物质（SP）、降钙素基因相关肽（CGRP）、前列腺素E2（PGE2）等水平。其次，观察TRPA1、TRPV1通道的分布及其与咳嗽反射敏感性的关系。1）招募慢性咳嗽患者和健康志愿者，并完成前述相关检查。2）通过支气管内活检采集上段气管黏膜标本，并通过刷检采集2级或3级支气管气道上皮细胞。

3. 通过免疫荧光检测和图像分析软件评估受试者黏膜标本中TRPA1、TRPV1的表达水平。4) 培养受试者的气道上皮细胞，并评估TRPV1、TRPA1的表达及其功能变化。

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。