基于鼻分泌物流变学与中鼻甲嗜酸性粒细胞定量的2型炎症表型研究
疾病：伴鼻息肉的慢性鼻窦炎（CRSwNP）。该研究比较在 Montpellier University Hospital 接受鼻内手术的两组成年患者：30 例 CRSwNP 患者和 30 例无炎症性鼻窦病理的对照患者
基本信息
资源简介
基于鼻分泌物流变学与中鼻甲嗜酸性粒细胞定量的2型炎症表型研究
该数据集围绕伴鼻息肉的慢性鼻窦炎（CRSwNP）开展表型研究，通过鼻腔分泌物流变学分析与中鼻甲组织嗜酸性多形核细胞定量，刻画 2 型炎症特征。研究在 Montpellier University Hospital 招募接受鼻内手术的成年患者，比较 30 例 CRSwNP 患者与 30 例无炎症性鼻窦病理的对照患者。研究特异性干预涵盖鼻腔分泌物采集与流变学测量、术中中鼻甲活检的组织学与免疫标记分析、额外血液采集以建立血清库用于 2 型细胞因子辅助研究，并将所得数据与 SNOT-22 临床评分进行相关性分析。该数据集属于呼吸系统疾病分类，来源为 clinicaltrials.gov。
【数据集背景】
伴鼻息肉的慢性鼻窦炎（CRSwNP）是本研究聚焦的疾病主题。研究设计为在 Montpellier University Hospital 接受鼻内手术的成年患者中开展两组比较：一组为 30 例 CRSwNP 患者，另一组为 30 例无炎症性鼻窦病理的对照患者。研究的核心目标在于通过鼻腔分泌物的流变学特性与中鼻甲组织中嗜酸性多形核细胞的定量，对 2 型炎症特征进行表型刻画。
【数据内容】
研究产生的数据涉及多个层面。流变学分析方面，鼻腔分泌物通过吹至铝板的方式采集，在 37°C 条件下使用 Rheomuco® 设备测量黏度（G'）、弹性（G'）与临界应力（sigma c）。组织学方面，术中取中鼻甲活检组织，通过连续 HE 染色与免疫标记（EPX、IL-5 受体）定量组织嗜酸性粒细胞。血液方面，额外采集 7 mL EDTA 管血样，用于建立血清库以开展 2 型细胞因子（IL-5、IL-13）的辅助研究。临床方面，数据与临床评分（SNOT-22）进行相关性分析。
【采集与来源】
数据来源于 clinicaltrials.gov 登记的研究，采集地点为 Montpellier University Hospital。研究对象为接受鼻内手术的成年患者，分为 CRSwNP 组与无炎症性鼻窦病理的对照组，各 30 例。采集方式包括鼻腔分泌物吹样、术中中鼻甲活检以及额外静脉血采集。
【适用场景】
该数据集适用于 CRSwNP 的 2 型炎症表型研究，可用于探索鼻腔分泌物黏弹性与临界应力等流变学指标、组织嗜酸性粒细胞定量结果、血清 2 型细胞因子水平与 SNOT-22 临床评分之间的关联。也可作为鼻内手术患者群体中炎症性与非炎症性鼻窦状态对照研究的参考。
【使用方法】
源站未提供。
【质量与限制】
源站未提供。
【引用与许可】
源站未提供。
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07524127
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：慢性鼻窦炎伴鼻息肉（CRSwNP）。该研究比较了在蒙彼利埃大学医院接受鼻内手术的两组成年患者：30例CRSwNP患者和30例无炎性鼻窦病变的对照患者。研究特定干预措施包括：* 流变学分析：通过将鼻腔分泌物吹至铝板上进行采集。使用Rheomuco®装置在37°C下测量黏度（G’）、弹性（G’）和临界应力（sigma c）。* 组织学：术中行中鼻甲活检，通过连续HE染色和免疫标记（EPX、IL-5受体）定量组织嗜酸性粒细胞。* 血液采集：额外采集7 mL EDTA管以建立血清库，用于2型细胞因子（IL-5、IL-13）的辅助研究。* 临床相关性：将数据与临床评分（SNOT-22）、鼻窦CT扫描和呼吸功能检查（FeNO、肺功能测定）进行相关性分析，以评估局部组织炎症与全身特征之间的联系。
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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