自制空气过滤装置降低模拟呼吸道气溶胶暴露效果提取数据

该数据集为从一项研究中提取的公开原始数据,研究在模拟教室环境中评估自制(DIY)空气过滤装置对降低接收者暴露于模拟呼吸道气溶胶的效果

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文本Earth and Environmental Sciences
Extracted Data From: Efficacy of Do-It-Yourself Air Filtration Units in Reducing Exposure to Simulated Respiratory Aerosols

基本信息

模态
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http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
创建/更新时间
2026-10-26

资源简介

自制空气过滤装置降低模拟呼吸道气溶胶暴露效果提取数据

Extracted Data From: Efficacy of Do-It-Yourself Air Filtration Units in Reducing Exposure to Simulated Respiratory Aerosols

该数据集为从一项研究中提取的公开原始数据,研究在模拟教室环境中评估自制(DIY)空气过滤装置对降低接收者暴露于模拟呼吸道气溶胶的效果。数据涉及七款市售箱式风扇,采用五项性能参数进行评估;并选取气流率最高和最低的两款风扇,在两种DIY装置配置下使用2.5或5厘米厚的MERV 13滤网进行后续评估。数据可用于分析DIY空气过滤装置的过滤效率与气流性能,为室内空气净化与呼吸道暴露防控研究提供参考(来源 DataONE,http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0 许可)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):本提交包含以原始形式提取的公开数据。如对存储于此的底层数据有疑问,请联系CDC健康影响实验室分部过敏与临床免疫学分支:sa-cin-webteam@cdc.gov。如对本元数据条目及提取数据有疑问或建议,请联系CAFE数据管理团队:climatecafe@bu.edu。"我们的调查在模拟教室中检验了自制(DIY)空气过滤装置在降低接收者暴露于模拟呼吸道气溶胶方面的效果。使用五项性能参数对七款市售箱式风扇进行了评估。随后,选取气流率最高和最低的两款风扇,在两种DIY装置配置下使用2.5或5厘米厚的最高效率报告值(MERV)13滤网进行评估。DIY空气过

【主题与分类】

主题标签:Earth and Environmental Sciences。本站分类:呼吸系统疾病/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3Abd2fcba1eb6a5226333d2d76d3650d9b054f0d314c7e6e93e35f61c617f54ca1

使用许可:http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0。

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数据说明

本提交包含以原始形式提取的公开可用数据。如对本存储的基础数据有疑问,请联系健康影响实验室部过敏与临床免疫学分会,邮箱:sa-cin-webteam@cdc.gov。如对本元数据条目及提取数据有疑问或建议,请联系CAFE数据管理团队,邮箱:climatecafe@bu.edu。“我们的研究考察了在模拟教室环境中,自制(DIY)空气过滤单元在降低受试者暴露于模拟呼吸道气溶胶方面的有效性。采用五项性能参数对七款市售箱式风扇进行了评估。随后,选取气流速率最高和最低的两款风扇,分别以2.5厘米或5厘米厚的最低效率报告值(MERV)13过滤器,在两种DIY单元配置下进行评估。DIY空气过滤单元的测试在中央HVAC系统设定为每小时2次换气(ACH)的条件下进行,以代表低通风教室环境。”

调查结果有助于更好地了解DIY装置及其在减少接触可传播SARS-CoV-2和其他疾病的感染性气溶胶方面的潜力。[引自:https://data.cdc.gov/National-Institute-for-Occupational-Safety-and-Hea/Efficacy-of-Do-It-Yourself-Air-Filtration-Units-in/g7ty-3t6s/about_data]

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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