日本研究:比较Dasiglucagon与Glucagon治疗亚洲成人1型糖尿病低血糖及日本青少年测试
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦1型糖尿病相关临床研究,涵盖亚洲成人及日本青少年群体。研究比较Dasiglucagon与Glucagon治疗极低血糖水平的效果,旨在验证Dasiglucagon提升低血糖的能力不劣于Glucagon

基本信息
资源简介
日本研究:比较Dasiglucagon与Glucagon治疗亚洲成人1型糖尿病低血糖及日本青少年测试
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦1型糖尿病相关临床研究,涵盖亚洲成人及日本青少年群体。研究比较Dasiglucagon与Glucagon治疗极低血糖水平的效果,旨在验证Dasiglucagon提升低血糖的能力不劣于Glucagon。数据可用于内分泌与代谢疾病领域的临床试验分析、药物疗效比较及糖尿病管理研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:1型糖尿病。本研究将验证Dasiglucagon与Glucagon相比治疗亚洲成人1型糖尿病极低血糖水平的效果,以及Dasiglucagon在日本青少年1型糖尿病中的效果。本研究希望证明Dasiglucagon提升低血糖水平的能力与Glucagon一样好。参与者将接受Dasiglucagon和Glucagon。参与者接受研究药物(Dasiglucagon和Glucagon)的治疗顺序由随机决定。Dasiglucagon是一种新药,但医生可以在美国开具处方,因为它已在美国获批。医生可以在包括日本在内的多个国家开具Glucagon,因为它是一种获批药物。研究将持续约17周。如果研究医生认为参与者的健康存在风险,参与者不能参加研究。孕妇不能参加,bre
【主题与分类】
主题标签:Diabetes Mellitus, Type 1。本站分类:内分泌、营养和代谢疾病/糖尿病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06588504
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)
暂未开放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/NCT06588504
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。
- OpenDataLab:
数据说明
疾病:1型糖尿病。本研究旨在确认达西胰高血糖素与胰高血糖素相比,在治疗亚洲成人1型糖尿病患者极低血糖水平方面的效果,以及达西胰高血糖素在日本1型糖尿病青少年患者中的效果。本研究希望证明达西胰高血糖素提升低血糖水平的效果与胰高血糖素同样良好。受试者将接受达西胰高血糖素和胰高血糖素。受试者接受研究药物(达西胰高血糖素和胰高血糖素)的治疗顺序由随机决定。达西胰高血糖素是一种新药,但因其已在美国获批,医生可在美国开具处方。胰高血糖素已在包括日本在内的多个国家获批,医生可开具处方。研究将持续约17周。如果研究医生认为受试者健康存在风险,受试者不能参加本研究。女性若怀孕、哺乳、计划在研究期间怀孕,或未采用充分的避孕方法,则不能参加。男性:如果受试者有性行为,受试者及其伴侣在研究期间必须采用充分的避孕方法。
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。
数据缺失?
依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。




