PERL 连续血糖监测（CGM）研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT03334318

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：糖尿病肾病。同意参与研究的受试者将在本辅助研究开始后的首次PERL访视及所有后续PERL访视时，于上臂背侧佩戴Abbott Freestyle Libre Pro传感器。传感器将由受试者连续佩戴14天。14天结束时，传感器将被取下，并由受试者邮寄至协调中心。由于受试者处于PERL方案的不同阶段，将应用CGM的剩余访视次数因受试者而异。研究目标 1. 评估血糖变异性（以CGM葡萄糖的变异系数衡量，CV，即CGM葡萄糖值的标准差与均值之比）对PERL肾功能终点（研究结束时的iohexol GFR）的影响。2. 评估CGM测得的其他血糖参数（平均葡萄糖、70-180 mg/dL时间百分比、低于54 mg/dL时间百分比、低于70 mg/dL时间百分比、高于180 mg/dL时间百分比、高于250 mg/dL时间百分比、平均血糖波动幅度[MAGE]、低血糖指数[LBGI]、高血糖指数[HBGI]）对PERL肾功能终点的影响。3.

评估在不同肾功能水平下，CGM测量的血糖参数与HbA1c之间的关系。4. 比较CGM指标对PERL肾脏终点的影响以及HbA1c的相应效应。5. 评估别嘌醇治疗对所有不同血糖指标（包括HbA1c、CV等）的影响，以及这些指标与PERL肾脏终点之间的关联。

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。