慢性荨麻疹患者接触性过敏评估
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为慢性荨麻疹患者的接触性过敏评估,涉及荨麻疹、斑贴试验、皮炎、过敏及接触致敏等方向

基本信息
资源简介
慢性荨麻疹患者接触性过敏评估
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为慢性荨麻疹患者的接触性过敏评估,涉及荨麻疹、斑贴试验、皮炎、过敏及接触致敏等方向。源站描述记录了研究流程:患者在第0天(周一)就诊,签署知情同意后接受问诊以确定职业或个人潜在过敏原暴露,并检查背部皮肤是否足以进行斑贴试验;允许使用抗组胺药止痒。试验将含10种过敏原的Scanpor纸胶带贴于10毫米Finn铝制小室并贴于患者背部,所有患者均测试Tufts Medical Center标准系列、香料、化妆品/防腐剂及纺织品系列,并根据病史追加其他过敏原。可用于过敏原识别与接触性过敏相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:荨麻疹、斑贴试验、皮炎、过敏、接触致敏。研究访视:患者将在第0天(周一)就诊,届时将解释研究内容。若同意参与,将签署知情同意书,并接受问诊以确定任何相关的职业或个人对潜在过敏原的暴露。将对其进行检查以确定是否有足够的正常皮肤进行斑贴试验。允许患者使用抗组胺药治疗瘙痒,因为抗组胺药不会消除T细胞介导的免疫反应。将含10种过敏原的Scanpor(纸)胶带条分别置于10毫米Finn(铝)小室中,贴于患者背部。所有患者都将接受Tufts Medical Center标准系列、香料、化妆品/防腐剂及纺织品系列的测试。根据患者病史,其他合适的过敏原
【主题与分类】
主题标签:Urticaria、Patch Testing、Dermatitis、Allergy、Contact Sensitization。本站分类:皮肤疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00868036
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00868036
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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。
- OpenDataLab:
数据说明
条件:荨麻疹、斑贴试验、皮炎、过敏、接触致敏。研究访视:患者将在第0天(周一)接受访视,届时将向患者解释研究内容。若患者同意参与,将签署知情同意书,并接受访谈以确定其职业或个人是否接触过潜在过敏原。患者将接受检查,以确定其正常皮肤是否足以进行斑贴试验。患者可使用抗组胺药治疗瘙痒,因为抗组胺药不会消除T细胞介导的免疫反应。将含有10种过敏原的Scanpor(纸)胶带条分别置于10毫米Finn(铝)小室中,贴敷于患者背部。所有患者都将接受塔夫茨医学中心标准系列、香料系列、化妆品/防腐剂系列和纺织品系列的测试。根据患者病史,将增加其他适当的过敏原系列。两天后(第2天,周三),将移除斑贴,并检查贴敷区域是否出现IV型超敏反应,包括丘疹、水肿或水疱。
测试区域将使用手术记号笔标记,患者将在次日(第3天,星期四)返回进行延迟判读。判读:斑贴试验反应将采用NACDG标准进行判读:阴性反应(斑状红斑);1+(弱反应;非水疱性红斑、浸润,可能伴有丘疹);2+(强反应;水肿性或水疱性);3+(极强反应;蔓延性、大疱性或溃疡性病变),或刺激性反应。如果发现接触性过敏原,将对患者进行避免过敏原的教育,并提供Contact Allergen Replacement Database的清单,列出他们可以使用的不含其过敏原的产品。随访访谈:斑贴试验后1至3个月,将联系患者以确定避免过敏原是否使其慢性荨麻疹有所改善。将询问他们遵守避免过敏原的程度(完全避免
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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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。




