无忧宝贝项目
无忧宝贝项目是由惠州市第一妇幼保健院与中山大学公共卫生学院联合发起的母婴队列研究，计划自孕早期起招募10000名参与者，并随访至婴儿出生后三年
基本信息
资源简介
无忧宝贝项目
是由惠州市第一妇幼保健院与中山大学公共卫生学院联合发起的母婴队列研究，计划自孕早期起招募10000名参与者，并随访至婴儿出生后三年。项目收集母婴双方的生物样本、问卷调查数据与临床信息，旨在研究孕期膳食因素和环境暴露对婴儿健康及患病母亲预后的影响。该数据覆盖妊娠期糖尿病、妊娠期高血压、妊娠期甲状腺疾病、肥胖、妊娠期贫血、妊娠期抑郁、哮喘与过敏等主题，可用于孕期暴露与母婴健康结局相关的预测与关联分析（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：条件：妊娠期糖尿病、妊娠期高血压、妊娠期甲状腺疾病、肥胖、妊娠期贫血、妊娠并发症、抑郁、产科分娩并发症。惠州市母婴队列（无忧宝贝项目）是由惠州市第一妇幼保健院与中山大学公共卫生学院联合发起的一项科研/公共卫生项目。该项目计划自孕早期起招募10000名参与者，并在第一阶段随访至出生后三年。将收集母婴双方的生物样本、问卷调查数据和临床信息。该研究旨在探讨孕期膳食因素和环境暴露对婴儿健康以及患病母亲预后的影响。该研究将基本上
【主题与分类】
主题标签：Gestational Hypertension、Thyroid Disease Pregnancy、Obesity、Anemia in Pregnancy、Complications, Pregnancy、Depression、Obstetric Labor Complications、Asthma、Allergic Disorder、Immune System Diseases。本站分类：循环系统疾病/其他。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT03922087
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT03922087
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
研究条件：妊娠期糖尿病、妊娠期高血压、妊娠期甲状腺疾病、肥胖、妊娠期贫血、并发症、妊娠、抑郁、产科分娩并发症。惠州母婴队列（无忧宝贝项目）是由惠州市第一妇幼保健院与中山大学公共卫生学院联合发起的一项科研/公共卫生项目。该项目计划自孕早期起招募10，000名参与者，并在第一阶段对分娩后的母婴进行为期三年的随访。将收集母婴双方的生物样本、问卷调查数据及临床信息。本研究旨在探讨孕期膳食因素和环境暴露对婴儿健康的影响以及对患病母亲预后的影响。该研究本质上兼具临床和公共卫生意义，有助于寻找有效策略以预防和管理孕期一系列慢性疾病（上述提及），并探索其对子代健康的可能影响。
该队列将为改善母婴健康提供科学依据。
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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