重金属暴露与2型糖尿病关系：基于职业健康检查的大规模回顾性队列研究

数据集获取

源站：https://search.dataone.org/view/sha256%3Abbb576536e839e6762dc339f49b5b2b099ca56ecce6c32b9e786ca83817ce614

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

目的：探讨重金属暴露与血清铁蛋白水平、体格测量指标及2型糖尿病（DM）之间的关联。设计：回顾性队列研究。地点：本研究地点昌原是韩国具有代表性的工业城市。数据来源于2002年至2018年间的健康体检。参与者：共纳入34，814名男性受试者。其中，1，035名有铅暴露的受试者、200名有镉暴露的受试者以及其余33，579名受试者分别被分配至队列A、队列B和对照组。收集的数据包括饮酒和吸烟个人史、年龄、身高、体重、随访持续时间、HbA1c、空腹血糖（FBS）、铁蛋白水平，以及暴露后一年内的铅和镉水平。主要结局指标：在无糖尿病的受试者中，通过暴露后间隔一年或更长时间的重复检测分析FBS和HbA1c的变化……

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。