Generation Victoria Cohort 2020s：维多利亚州儿童及其父母的全州纵向队列研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05394363

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：心理健康、儿童福祉、婴儿健康、儿童健康、生殖健康、健康老龄化、健康公平、生活质量。GenV旨在创建大型、平行的全州出生和父母队列，用于发现和干预研究。GenV第一个十年的四大基石是：* 知情同意队列——目标覆盖在两年期间出生的所有维多利亚州儿童及其父母，首个主要招募期针对新生儿和婴儿 * 生物样本——管理剩余通用生物样本并收集新生物样本 * 获取现有数据——持续更新与广泛行政、服务、地理空间和临床数据集的链接或摄取，包括儿童出生前前瞻性收集的数据集 * 早期学年浪潮——GenV在儿童早期学年主导的表型组评估。额外的基础活动包括：* GenV收集的调查数据 * 整合研究——嵌入GenV内部或与其并行的合作观察性或干预性研究，具有伦理支持协议，包括数据共享安排。

• IT和数据平台——支持所有GenV活动，包括用户研究数据访问。GenV聚焦10大议题：COVID、健康妊娠、健康新生儿、公平、气候与环境、心理健康、健康发展、过敏与免疫、感染以及肥胖与糖尿病，并以群体基因组学作为贯穿各领域的承诺。这些重点领域驱动当前的数据收集规划，但并非旨在穷尽所有内容，且可能在项目周期内发生变化。GenV与维多利亚州所有分娩医院（即58个医院站点）建立了合作。院内面对面招募在新儿期进行（2020年12月至2023年11月）。招募访视由具备临床和/或研究背景的受训研究工作人员完成，包括GenV初始收集的数据和生物样本。GenV仍通过电话和/或自我引导招募向符合条件的家庭开放。参与者提供的数据以数字化方式收集（例如通过网站或应用）

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。