糖尿病前期血糖影响与数据评估

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07599072

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

疾病状况：糖尿病前期、肥胖与超重、胰岛素抵抗。糖尿病前期被认为是一个关键阶段，在这一阶段，只要早期发现并进行充分的血糖控制，就有可能有效预防糖尿病的发生。国际临床指南和多中心研究表明，早期强化血糖控制与更好的预后和更低的并发症风险相关。然而，标准自我监测所能提供的血糖变异性信息有限，而血糖变异性在糖代谢紊乱的早期阶段（包括糖尿病前期）尤为重要。空腹血糖、餐后1小时和2小时血糖以及糖化血红蛋白（HbA1c）等常规指标，并不总能明确区分糖尿病、糖尿病前期和正常糖代谢。近年来，需要更全面的血糖监测策略，以覆盖血糖变异性的全部范围。持续葡萄糖监测（CGMs）技术可提供实时葡萄糖浓度数据，克服了传统监测方法的局限性。

近年来，不仅在糖尿病患者中，在糖尿病前期人群中，也出现了越来越多地将CGM作为个人设备来监测血糖水平并促进增加活动、饮食和睡眠等健康习惯的趋势。他们的动机是改善自身血糖控制，避免未来发生糖尿病及其相关并发症，优化血糖水平以达到心理或体能表现的巅峰，并利用个人监测数据培养可持续的行为技能。无接触式24小时监测系统被认为是实现个体化血糖控制的一种有前景的工具，但其在糖尿病前期人群中的应用尚未得到足够研究。这是一项前瞻性、开放标签、随机对照试验，纳入80名在Bogomolets National Medical University招募的成年糖尿病前期患者。参与者按1:1

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。