基于Proso Millet的面包对2型糖尿病成人餐后血糖反应的影响

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07833527

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   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
   • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
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数据说明

疾病：2型糖尿病。这是一项随机、双盲、两周期交叉临床研究，旨在评估2型糖尿病成人对以黍米为原料的面包与白小麦面包相比的急性餐后血糖反应。在临床阶段之前，将评价不同黍米面包配方的感官和物理特性。总体可接受性最高且结构特性合适的配方将被选为临床阶段的研究用面包。将对所选黍米面包和白小麦面包进行质构剖面分析，以用于质量控制。在临床阶段，参与者将按随机顺序进行两次测试。每名参与者都将接受两种干预，因此作为自身对照。两次测试之间将间隔一周的洗脱期。研究干预为所选黍米面包，对照干预为白小麦面包。

各份将被标准化，以提供50 g可利用碳水化合物，按总碳水化合物减去膳食纤维计算。试验产品将使用编码标识符呈现，以维持受试者和研究者的盲法。每次测试时，受试者将在10分钟内食用所分配的面包，并同时饮用250 mL水。计时将从第一口开始。将在0、15、30、45、60、90、120、150和180分钟时测量毛细血管血糖。餐后血糖反应将采用梯形法计算的血糖反应曲线下增量面积进行评估。在测试前，将评估受试者特征、健康信息、饮食习惯、体力活动、膳食摄入、人体测量指标和身体成分。这些数据将用于描述研究人群特征，并支持对临床……的评估。

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。