利用信息技术在路易斯安那州基层医疗中促进成功减重

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05523375

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：肥胖、2型糖尿病、糖尿病前期。本研究是一项为期24个月、双臂、平行对照试验，在初级保健机构中开展。共352名患有肥胖并伴有2型糖尿病或糖尿病前期的黑人成年人将被随机分配至1）干预组或2）常规护理组。干预组将接受一项全面的“高强度”项目，该项目依据2013年美国心脏协会/美国心脏病学会/肥胖学会肥胖指南推荐作为一线治疗，通过eHealth技术远程实施，由Ochsner Health System数字医学组中经过培训的健康教练提供。干预将包括与健康教练的远程会话，采用循证组成部分，如份量控制的使用和各种行为策略。常规护理组的患者将从其初级保健团队接受正常的常规护理。所有患者将在基线以及大约6、12和24个月时参与患者报告结局的收集。

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。