T2DM 中的味觉改变
该数据集为一项横断面研究的原始数据，研究对象为印度昌迪加尔的 2 型糖尿病患者的味觉改变。数据集归类于内分泌、营养和代谢疾病下的糖尿病方向，主题标签涵盖医学、健康与生命科学
基本信息
资源简介
T2DM 中的味觉改变
Taste Alterations in T2DM 是一项聚焦于 2 型糖尿病患者味觉改变问题的医学数据集，其原始数据来自在印度昌迪加尔开展的一项横断面研究。该数据集归属于内分泌、营养和代谢疾病分类下的糖尿病方向，主题标签涵盖医学、健康与生命科学。数据集由作者 Thakur, Ribhav 发布，发布机构为 Harvard Dataverse，发布时间为 2026 年，来源站为 doi.org。整体而言，该数据集为研究 2 型糖尿病与味觉改变之间关联的科研人员提供了一手调查数据，适合用于糖尿病相关代谢与感官功能变化的分析工作。
【数据集背景】
2 型糖尿病是一种以慢性血糖升高为特征的内分泌与代谢性疾病，其影响并不局限于血糖调控本身，还可能涉及多种感觉功能的变化，味觉改变即为其中受到关注的方向之一。该数据集正是围绕这一主题构建，来源于一项在印度昌迪加尔进行的横断面研究，研究对象为当地的 2 型糖尿病患者。数据集被归入内分泌、营养和代谢疾病分类下的糖尿病方向，主题标签为医学、健康与生命科学，说明其定位属于临床与公共卫生研究范畴。发布机构为 Harvard Dataverse，作者为 Thakur, Ribhav，发布时间为 2026 年。
【数据内容】
该数据集的核心内容为一项关于 2 型糖尿病患者味觉改变的横断面研究的原始数据。源站描述明确指出，这些数据是该项研究的原始数据，研究地点位于印度昌迪加尔，研究对象为 2 型糖尿病患者。数据集的主题标签为医学、健康与生命科学，所属分类为内分泌、营养和代谢疾病下的糖尿病方向。除上述信息外，关于数据的具体变量、样本量、记录条数、文件格式与文件数量等细节，源站未提供。
【采集与来源】
该数据集来源于 doi.org，发布机构为 Harvard Dataverse，作者为 Thakur, Ribhav，发布时间为 2026 年。数据采集自印度昌迪加尔开展的一项横断面研究，研究对象为当地的 2 型糖尿病患者，研究主题为味觉改变。横断面研究通常用于在某一时间点上观察特定人群的健康状况与相关因素分布，该数据集即建立在这一研究设计基础之上。关于具体的采集流程、采样方法、纳入与排除标准、调查工具及伦理审批等信息，源站未提供。
【适用场景】
该数据集适用于与 2 型糖尿病及味觉改变相关的研究与分析场景。由于其主题标签涵盖医学、健康与生命科学，且归类于内分泌、营养和代谢疾病下的糖尿病方向，可服务于糖尿病代谢并发症、感官功能变化、临床流行病学以及公共卫生等方向的研究。研究者可将其用于探索 2 型糖尿病患者中味觉改变的发生情况，或作为相关系统综述与二次分析的原始数据来源。关于该数据集是否适用于特定统计方法或特定亚组分析，源站未提供。
【使用方法】
该数据集以原始数据形式提供，使用者可根据自身研究目的对数据进行相应处理与分析。由于数据集来源于一项横断面研究，其使用应结合横断面研究的设计特点进行解读。关于数据的下载方式、文件组织方式、变量编码说明、配套文档以及推荐的分析流程，源站未提供。
【质量与限制】
该数据集为横断面研究的原始数据，研究地点限于印度昌迪加尔，研究对象为当地 2 型糖尿病患者。横断面设计通常只能反映特定时间点的情况，在因果推断方面存在固有局限。关于数据的完整性、缺失情况、样本代表性、偏倚控制以及是否经过同行评审等质量相关信息，源站未提供。
【引用与许可】
该数据集的作者为 Thakur, Ribhav，发布机构为 Harvard Dataverse，发布时间为 2026 年，来源站为 doi.org。关于该数据集的具体引用格式、许可协议、使用条款及再分发条件等信息，源站未提供。
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://doi.org/10.7910/DVN/IAEFXR
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:
数据集大小约 374.4 KB。
数据说明
Raw data for cross sectional study on taste alterations in type 2 diabetics in chandigarh, india.
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。
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