重度肥胖结局网络队列（SOON）

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT02264431

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、阻塞性睡眠呼吸暂停、睡眠。前往三级医疗中心寻求肥胖管理的成年肥胖患者被邀请参加一项队列研究。收集来自常规临床实践的数据。病史和实际医疗状况：* 2型或1型糖尿病 * 血脂异常 * 高血压 * 心血管疾病 * 脂肪性肝炎/肝硬化 * 胃部疾病 * 营养缺乏 * 阻塞性睡眠呼吸暂停/肥胖低通气综合征 所有既往未知患有睡眠呼吸暂停综合征的患者均通过夜间多项生理记录仪监测进行评估。通过问卷评估生活方式和睡眠习惯，以及社会和经济特征。患者被要求提供血液样本以建立血清库和基因库。如果患者接受减重手术，被要求提供皮下和内脏脂肪。当患者接受减重手术时，在术后3个月、6个月、12个月以及此后每年收集随访数据，至少持续5年。

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。