PEAnut Anaphylaxis Predictors 数据集

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT02424136

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：花生过敏、过敏性休克。疑似花生过敏的2-17岁儿童将被邀请参与研究。他们将填写问卷，接受花生皮肤点刺试验、2项呼吸测试（肺量测定法和呼出气一氧化氮分数（FeNO）），以及血液检测（花生特异性抗体、过敏免疫反应——包括新型血液生物标志物——以及基因检测，以在未来识别食物过敏的新型潜在分子和遗传标志物。基因检测部分为可选）。6岁以下儿童无需进行呼吸测试。最后一步是根据澳大利亚临床免疫学和过敏学会（ASCIA）食物激发方案，进行开放标签的花生食物激发试验，逐步增加花生剂量（常规实践）。食物激发试验的终点为根据PRACTicing ALLergology（PRACTALL）口服食物激发共识报告定义的过敏或过敏性休克体征，或完成ASCIA食物激发方案。

结局：本项目的主要结局是确认一种新型血液生物标志物在预测开放性花生激发试验中过敏反应方面，相较于当前最佳检测方法具有更高的诊断准确性。次要结局：将确定该生物标志物、FeNO及Ara h2特异性免疫球蛋白E（sIgE）（单独及联合）在预测开放性花生激发试验中过敏反应或临床过敏方面的价值。

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。