1型糖尿病运动倡议：运动对1型糖尿病血糖控制影响研究
简要总结：1型糖尿病运动倡议（T1-DEXI）是一项针对美国成年1型糖尿病患者的观察性研究，在诊所外远程开展，旨在更好地理解不同运动强度和持续时间对运动期间及之后血糖控制的影响，并覆盖广泛的患者特征
基本信息
资源简介
1型糖尿病运动倡议：运动对1型糖尿病血糖控制影响研究
简要总结：1型糖尿病运动倡议（T1-DEXI）是一项针对美国成年1型糖尿病患者的观察性研究，在诊所外远程开展，旨在更好地理解不同运动强度和持续时间对运动期间及之后血糖控制的影响，并覆盖广泛的患者特征
Type 1 Diabetes EXercise Initiative: The Effect of Exercise on Glycemic Control in Type 1 Diabetes Study
【数据集背景】
源站首次发布：2022。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：简要总结：1型糖尿病运动倡议（T1-DEXI）是一项针对美国成年1型糖尿病患者的观察性研究，在诊所外远程开展，旨在更好地理解不同运动强度和持续时间对运动期间及之后血糖控制的影响，并覆盖广泛的患者特征。该数据集包含围绕运动事件的聚合数据，包括相关的糖尿病管理信息（胰岛素和连续血糖监测数据）、自报和客观测量的体力活动水平（Polar H10传感器和Verily Study Watch）、自报压力水平和生活事件数据，如进餐时间和成分（Remote Food Photography Method）。对部分参与者完成的基因分型可能有助于研究人员了解DNA变异如何可能
【主题与分类】
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://search.vivli.org/doiLanding/studies/PR00008428/isLanding
使用许可：Study data may be accessed by completing a request form at https://vivli.org. It will then be reviewed according to the data contributor’s governance policy, see https://vivli.org/members/ourmembers/ for Vivli member’s review process. If approved, use of the data is governed by the data use agreemen。
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/10.25934/pr00008428
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
简要总结：1型糖尿病运动计划（T1-DEXI）是一项针对美国成年1型糖尿病患者的观察性研究，该研究在诊所外远程进行，旨在更好地了解不同运动强度和持续时间对运动期间及运动后血糖控制的影响，涵盖广泛的患者特征。该数据集整合了围绕运动事件的汇总数据，包括相关的糖尿病管理信息（胰岛素和连续血糖监测数据）、自我报告和客观测量的体力活动水平（Polar H10传感器和Verily Study Watch）、自我报告的压力水平以及生活事件数据，如进餐时间和组成（远程食物摄影法）。对部分参与者完成的基因分型可能有助于研究人员了解DNA变异如何与运动、糖尿病以及运动时的血糖反应相关联。
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。
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。
