BIG IDEAs实验室血糖变异性与可穿戴设备数据
关于该数据集的立项背景、研究目的、所属项目介绍、机构信息、伦理审批、资金来源等，源站未提供。从名称看，主题涉及血糖变异性与可穿戴设备数据；从来源页面说明看，数据来自 highnormoglycemic participants
基本信息
资源简介
BIG IDEAs实验室血糖变异性与可穿戴设备数据
BIG IDEAs Lab Glycemic Variability and Wearable Device Data 是发布在 physionet.org 上的数据集，来源页面标识为 big-ideas-glycemic-wearable，内容为 highnormoglycemic participants 的血糖测量数据与腕戴式可穿戴设备传感器数据，归入内分泌、营养和代谢疾病 / 其他类别，采用 Open Data Commons Attribution License v1.0 许可。
【数据集背景】
关于该数据集的立项背景、研究目的、所属项目介绍、机构信息、伦理审批、资金来源等，源站未提供。从名称看，主题涉及血糖变异性与可穿戴设备数据；从来源页面说明看，数据来自 highnormoglycemic participants。来源站为 physionet.org。除此之外，背景信息源站未提供。
【数据内容】
按来源页面说明，数据内容包括血糖测量数据和腕戴式可穿戴设备传感器数据，受试者为 highnormoglycemic participants。名称中的 Glycemic Variability 提示主题与血糖变异有关，但具体是否包含变异性指标、指标如何计算，源站未提供。腕戴式可穿戴设备具体采集哪些传感器信号、采样频率、佩戴时长、设备型号等，源站未提供。数据文件数量、记录长度、受试者人数、人口学信息、时间戳范围、缺失值处理方式、文件格式等，源站未提供。
【采集与来源】
数据来源站为 physionet.org。来源页面说明数据来自 highnormoglycemic participants，包含血糖测量与腕戴式可穿戴设备传感器数据。采集地点、采集时间、采集方案、设备类型、操作流程、数据预处理步骤等，源站未提供。
【适用场景】
该数据集被归入内分泌、营养和代谢疾病 / 其他类别，可面向与血糖测量、血糖变异性以及腕戴式可穿戴设备数据相关的研究场景。由于受试者为 highnormoglycemic participants，相关分析需考虑该人群特征。具体适合的研究问题、任务类型、模型评价方式、基准结果等，源站未提供。
【使用方法】
源站未提供下载方式、文件目录结构、数据格式、读取工具、预处理流程、使用示例或代码。使用者在获取和使用数据时，应遵循 Open Data Commons Attribution License v1.0 的要求。具体使用步骤和推荐流程，源站未提供。
【质量与限制】
源站未提供数据质量评估、缺失情况、噪声水平、标注可靠性、样本代表性、潜在偏倚或外部验证结果。该数据集受试者为 highnormoglycemic participants，除此人群特征外，其他限制信息源站未提供。
【引用与许可】
该数据集采用 Open Data Commons Attribution License v1.0。来源站为 physionet.org，来源页面标识为 big-ideas-glycemic-wearable，数据集英文名为 BIG IDEAs Lab Glycemic Variability and Wearable Device Data。使用时应遵守该许可关于署名或注明出处的要求。推荐引用格式、作者列表、发布日期、版本号、DOI 等，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。
需登录公开下载
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。
暂未开放有偿下载
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（PhysioNet）
- 源站标题：BIG IDEAs Lab Glycemic Variability and Wearable Device Data
- 版本：1.1.3
- DOI：10.13026/aw6y-fc44
- 源站页面：https://physionet.org/content/big-ideas-glycemic-wearable/1.1.3
PhysioNet 数据需注册账号（机构邮箱）并签署数据使用协议后下载：
- 在 https://physionet.org/content/big-ideas-glycemic-wearable/1.1.3 页面登录并接受许可条款；
- 命令行整目录下载：
wget -r -N -c -np --user=<账号> --ask-password https://physionet.org/files/big-ideas-glycemic-wearable/1.1.3/
- 或用官方工具（推荐，支持断点续传与校验）：
pip install physionet-download
physionet-download big-ideas-glycemic-wearable
数据集大小约 166.66 GB。
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。
数据说明
本研究旨在确定可穿戴设备在检测糖尿病前期发生前早期生理变化方面的可行性和有效性[1-3]。该研究生成了用于远程、基于移动健康的糖尿病前期和高血糖风险的数字生物标志物，以对哪些个体应接受进一步临床检测进行分类。主要纳入标准为年龄35-65岁（含）的受试者，仅包括绝经后女性，且即时检测A1C测量值在5.2-6.4%（含）之间。研究期间采集血液以测量葡萄糖、糖化血红蛋白、脂蛋白和甘油三酯。参与者佩戴Dexcom 6连续血糖监测仪（CGM）和Empatica E4腕带，为期10天，期间每隔一天接受一次标准化早餐。在第10天结束时，参与者返回诊所进行口服葡萄糖耐量试验（OGTT）。所收集的研究数据包括来自可穿戴设备的生理测量值，如心率、加速度计数据和皮肤电导。
许可
Open Data Commons Attribution License v1.0
引用
学术使用请引用：Cho et al. (2026). BIG IDEAs Lab Glycemic Variability and Wearable Device Data. PhysioNet. doi:10.13026/aw6y-fc44 DOI 10.13026/aw6y-fc44。
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