Dupilumab 用于 CRSsNP 研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov，主题为 Dupilumab 在慢性鼻窦炎不伴鼻息肉（CRSsNP）中的研究，属于呼吸系统疾病范畴
基本信息
资源简介
Dupilumab 用于 CRSsNP 研究
Dupilumab in CRSsNP 是一个来源于 clinicaltrials.gov 的临床试验数据集，主题聚焦于 Dupilumab 在慢性鼻窦炎不伴鼻息肉（CRSsNP）中的研究。该数据集归属于呼吸系统疾病 / 其他分类，涉及慢性鼻窦炎不伴鼻息肉、鼻窦炎、慢性鼻窦炎、鼻窦疾病以及呼吸系统疾病等多个主题标签。从研究设计来看，每位参与者的研究持续时间包括 2 至 4 周的筛选期、24 至 52 周的随机研究性药品（IMP）干预期，以及 12 周的随访期。该数据集为关注 CRSsNP 治疗及呼吸系统疾病临床研究的人员提供了来自临床试验注册源的信息入口。
【数据集背景】
该数据集所对应的研究关注的是慢性鼻窦炎不伴鼻息肉（CRSsNP）这一疾病状态。CRSsNP 属于慢性鼻窦炎的一种表型，患者存在慢性鼻窦炎症但未伴发鼻息肉。数据集涉及的疾病范围还包括鼻窦炎、慢性鼻窦炎、鼻窦疾病以及呼吸系统疾病。研究药物为 Dupilumab，研究在 clinicaltrials.gov 注册，属于呼吸系统疾病 / 其他分类。源站未提供该研究的具体背景动因、既往研究基础或疾病流行病学数据。
【数据内容】
该数据集的主题标签包括慢性鼻窦炎不伴鼻息肉、鼻窦炎、慢性鼻窦炎、鼻窦疾病和呼吸系统疾病。源站描述中列出了研究条件，即慢性鼻窦炎不伴鼻息肉、鼻窦炎、慢性鼻窦炎、鼻窦疾病、呼吸系统疾病。研究设计方面，每位参与者的研究持续时间涵盖 2 至 4 周的筛选期、24 至 52 周的随机研究性药品（IMP）干预期以及 12 周的随访期。除上述内容外，源站未提供具体的数据字段、变量列表、样本量、终点指标或统计分析方法。
【采集与来源】
该数据集来源于 clinicaltrials.gov。源站描述提供了研究条件、研究持续时间等基本信息。关于数据采集的具体方式、采集地点、采集时间范围、参与机构等信息，源站未提供。
【适用场景】
基于现有信息，该数据集适用于了解 Dupilumab 在慢性鼻窦炎不伴鼻息肉中研究的注册信息，可供关注呼吸系统疾病、慢性鼻窦炎及相关鼻窦疾病临床研究的人员参考。其主题标签有助于在呼吸系统疾病 / 其他分类下进行检索与归类。关于该数据集在系统评价、荟萃分析、药物疗效比较或其他具体研究场景中的适用性，源站未提供。
【使用方法】
源站未提供该数据集的具体使用方法、访问方式、数据格式或操作指引。
【质量与限制】
源站未提供关于数据质量、完整性、准确性或局限性的说明。该数据集来源于临床试验注册平台，其内容以源站描述为准。关于研究是否已完成、结果是否已发布、数据是否经过同行评议等信息，源站未提供。
【引用与许可】
源站未提供该数据集的引用格式、许可条款或使用限制。
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/NCT04678856
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
Conditions: Chronic Rhinosinusitis Without Nasal Polyps, Sinusitis, Chronic Sinusitis, Sinus Disorder, Respiratory Disorder. The duration of study for each participant will include 2-4 weeks of screening period, 24-52 weeks randomized investigational medicinal product (IMP) intervention period and 12 weeks of follow-up period.
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。
需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连，提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
