西湖精准出生队列

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04060056

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：妊娠期糖尿病、糖尿病患者妊娠、宫内高血糖。在中国，过去十年间观察到 GDM 患病率出现了令人担忧的增长。GDM 值得关注，因为它与多种母体和胎儿疾病相关。饮食和身体活动调整等生活方式改变是预防和治疗 GDM 的关键。然而，由于饮食和身体活动的测量具有主观性，膳食摄入和身体活动与 GDM 女性及其子女健康结局之间的关联仍不清楚。近来，食物图像识别和可穿戴活动追踪器等客观测量方法的发展，为更精确地洞察这些关联提供了机会。此外，对于相同的食物和身体活动暴露，GDM 女性可能产生不同的血糖反应，但目前对其中变异的本质仍认识不足。

因此，目前的WeBirth设计包含三个独特组成部分：1）使用加速度计客观测量孕期身体活动；2）使用食物频率问卷和膳食记录测量膳食摄入；3）使用连续血糖监测仪测量2周内的血糖水平，并在2周内安排三次标准化试验餐。随后，我们将在本次妊娠期间及之后对这些女性参与者进行随访，并随访她们的子代。

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。