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创建/更新时间

2026-10-23

资源简介

不同程度糖耐量异常的连续血糖监测数据集

该数据集英文名为 Continuous Glucose Monitoring for Various Degrees of Glucose Intolerance，来源于 clinicaltrials.gov，本站将其归入内分泌、营养和代谢疾病 / 糖尿病分类，主题标签为妊娠期糖尿病（Diabetes, Gestational）。数据集围绕不同程度糖耐量异常人群的连续血糖监测研究而建立，关注妊娠期糖尿病相关的血糖变化。妊娠期糖尿病是妊娠期常见的内分泌代谢问题，该数据集为相关研究提供了以连续血糖监测为核心的数据基础，可供关注妊娠期糖代谢异常的研究者参考使用。

【数据集背景】

源站描述指出，糖尿病影响大约 8% 的妊娠，并与显著的围产期和母体疾病负担相关，其中约 6% 的妊娠受妊娠期糖尿病（GDM）影响。最佳实践指南建议，对所有未被诊断为孕前糖尿病的女性，在妊娠 24 至 28 周之间进行妊娠期糖尿病的普遍筛查。在高风险人群中，建议在产前保健开始时进行早期糖尿病筛查，以评估孕前糖尿病。既往研究通过比较筛查试验阴性女性、筛查未通过但诊断试验通过的女性以及最终被诊断为 GDM 的女性，已经证明围产期结局存在差异。研究者旨在使用连续血糖监测系统研究血糖变化情况。源站描述在此处截断，后续内容未提供。

【数据内容】

该数据集聚焦不同程度糖耐量异常人群的连续血糖监测研究，主题标签为妊娠期糖尿病。源站描述仅说明研究者旨在使用连续血糖监测系统研究血糖变化，未提供具体的数据字段、变量构成、样本量、监测时长或指标类型等信息。除主题标签与分类信息外，数据内容的具体构成源站未提供。

【采集与来源】

数据来源于 clinicaltrials.gov。源站描述提及使用连续血糖监测系统开展研究，研究对象涉及不同程度糖耐量异常的人群，背景中涉及妊娠期糖尿病的筛查与诊断流程。关于采集设备型号、采集频率、采集地点、研究设计类型及样本招募方式等具体信息，源站未提供。

【适用场景】

基于现有信息，该数据集适用于与妊娠期糖尿病及不同程度糖耐量异常相关的连续血糖监测研究场景，可用于关注妊娠期血糖变化的研究方向。由于源站描述未给出具体变量与分析设计，更细化的适用场景源站未提供。

【使用方法】

源站未提供。

【质量与限制】

源站描述在说明研究目的处截断，未提供数据质量评估、缺失情况、样本代表性或使用限制等信息。相关限制源站未提供。

【引用与许可】

源站未提供。

原始链接

https://clinicaltrials.gov/study/NCT05491954

访问原始数据

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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/NCT05491954

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。

数据说明

条件：妊娠期糖尿病。糖尿病影响大约8%的妊娠，并与显著的新生儿和母亲发病率相关，其中6%的妊娠受妊娠期糖尿病（GDM）影响。最佳实践指南建议对所有未诊断为孕前糖尿病的女性在妊娠24-28周进行妊娠期糖尿病的普遍筛查。在高风险人群中，建议在产前保健开始时进行早期糖尿病筛查，以评估孕前糖尿病。先前的研究通过比较筛查试验阴性的女性与筛查未通过但诊断试验通过的女性以及最终诊断为GDM的女性，已证明围产期结局存在差异。研究者的目标是使用连续血糖监测系统研究妊娠晚期早期的血糖控制，以进一步阐明血糖正常、糖耐量异常和GDM孕妇之间的差异。

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