基于非侵入性评估方法的差异致敏与刺激研究

该数据集包含过敏性接触性皮炎与刺激性接触性皮炎患者的临床评估图像、氧化应激荧光强度数据以及人口统计学表格数据,通过非侵入性方法采集,主要用于研究接触性皮炎的差异致敏与刺激机制、氧化应激生物标志物以及皮肤病的诊断与治疗策略开发。

Mendeley Data
浏览 38
接触性皮炎诊断皮肤氧化应激分析
Differential sensitization and irritation study based on non-invasive evaluation methods

基本信息

大小
0.000196815 GB
创建/更新时间
2026-09-21
版本
v1

资源简介

基于非侵入性评估方法的差异致敏与刺激研究

【数据集背景】

本数据集源站标题为《Differential sensitization and irritation study based on non-invasive evaluation methods》。源站首次发布:2022-06-27。

【数据内容】

源站原始描述:Supplemental figure 1 shows the clinical assessment of Allergic Contact Dermatitis patients 72 hours after the application of different common allergens. Supplemental figure 2 shows the oxidative stress for Irritant Contact Dermatitis and Allergic Contact Dermatitis patients expressed by fluorescence intensity Supplemental table 1 shows the demographic characteristics of Irritant Contact Dermatitis and Allergic Contact Dermatitis patients at baseline. Supplemental table 2 shows the increase of o…

【数据结构与技术规格】

文件数 4 个,合计 196.81 KB。数据集 DOI:10.17632/6msmnj6gxd.1。

【获取与许可】

源站页面:https://data.mendeley.com/datasets/6msmnj6gxd

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源站:https://data.mendeley.com/datasets/6msmnj6gxd

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  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
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    • 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

该数据集是一个医学研究数据集,聚焦于接触性皮炎(包括过敏性接触性皮炎和刺激性接触性皮炎)的非侵入性评估。数据内容包含:1)过敏性接触性皮炎患者在不同常见过敏原作用72小时后的临床评估结果(补充图1);2)通过荧光强度表达的两种类型皮炎患者的氧化应激水平(补充图2);3)患者基线时的人口统计学特征(补充表1);以及4)过敏性接触性皮炎患者在过敏原作用72小时后氧化应激的增加情况(补充表2)。数据来源于临床研究,主要通过非侵入性方法(如荧光成像)收集。该数据集的主要研究方向是接触性皮炎的病理机制、过敏原与刺激物的差异反应,以及氧化应激作为生物标志物的应用,可用于支持皮肤病诊断、过敏原测试和个性化治疗策略的开发。

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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