家庭医学诊所适应性生活方式干预项目开发

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04392284

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：胰岛素抵抗、肥胖、糖尿病、高血压、血脂异常、代谢综合征。本研究的目的是探讨在UAB家庭医学诊所（Highlands院区）内开展多组分生活方式干预研究的可行性，并获取初步数据，以评估所研究的适应性治疗策略在改善胰岛素抵抗方面的有效性。本研究是一项序贯多阶段随机对照试验（SMART），初始随机分组为个体化营养咨询与个体化运动咨询。请注意，这些初始的营养或运动干预并非旨在实现显著的体重减轻。在8周后胰岛素抵抗评分未充分改善的参与者将被再次随机分配至第二阶段干预，即接受减重饮食咨询或接受二甲双胍处方。我们将收集有关该干预在家庭医学诊所中改善胰岛素抵抗/代谢健康的有效性数据，以及治疗成功的潜在预测因素或调节因素。

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。