使用脉冲式静脉FSH缓解生殖代谢综合征

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06414096

标准获取流程：

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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：不孕症、肥胖、卵巢储备功能减退（DOR）、卵巢储备功能减退。设计：交叉干预研究。研究者选择此设计，以便在可能的情况下将每位女性在连续周期中与自身进行比较。方法：患者人群与方案：研究者计划招募肥胖女性进行一项概念验证研究，以证明该治疗改善生育力的潜力。在此类治疗进入临床实践之前，理想的做法是开展更全面的孕前保健项目，以改善肥胖女性的代谢健康，并尽量减少早产和妊娠相关高血压等妊娠并发症。然而，这并非本研究的目标，本研究仅旨在识别生殖激素和卵巢微环境的影响。知情同意/筛查流程：将使用一份电话筛查脚本，用于筛查因广告而咨询的参与者，其中将包含所需的知情同意口头表述语言。

符合入组条件的参与者将被要求前往临床与转化研究中心（CTRC）接受入组检查及资格实验室检测。此时，由主要研究者（PI）、专业研究助理或经机构审查委员会（IRB）批准的指定人员按照既定流程获取知情同意。知情同意讨论始终在无干扰的私密房间内进行，参与者在签署知情同意文件前有机会提问，且其问题会得到令其满意的答复。一旦提供知情同意，即按照程序部分所述执行各项操作。研究者将为参与者准备一个脉冲式FSH周期或常规每日FSH注射周期，两种情况下FSH的每日剂量相同。参与者将被随机分配至A组（先接受脉冲式FSH，随后接受常规每日注射FSH）或B组（先接受常规FSH，随后

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。