高脂诱导代谢性脂肪性肝炎食蟹猴数据集
该数据集是一个包含35只高脂膳食诱导的代谢性脂肪性肝炎食蟹猴动物模型的多模态纵向研究数据，涵盖体重、BMI、血常规生化、肝脏与心脏超声、肝脏MRI影像以及肝组织病理学检查等多种数据模态，主要用于代谢相关脂肪性肝病的发病机制、疾病进展及治疗干预研究，为转化医学和药物开发提供重要的临床前实验数据支撑。
基本信息
资源简介
高脂诱导代谢性脂肪性肝炎食蟹猴数据集
【一句话概览】
入组35只10岁以上雄性食蟹猴，进行高脂膳食饲喂，通过0月、6月、12月、18月检测体重、BMI、血常规、血生化、肝活体组织检查、心脏超声等指标，以评价高脂诱导代谢性脂肪性肝炎食蟹猴模型。数据涵盖动物模型数据、生化数据、生理数据、组织学数据及医学影像学数据（来源 nhp.kiz.ac.cn）。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《高脂诱导代谢性脂肪性肝炎食蟹猴》。
【数据内容】
源站原始描述：入组35只10岁以上雄性食蟹猴进行高脂膳食饲喂。通过0月、6月、12月、18月进行体重、BMI、血常规、血生化、肝活体组织检查、心脏超声等指标检测进行模型评价。
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：Thirty-five male cynomolgus monkeys aged over 10 years were enrolled and fed a high-fat diet. Model evaluation was conducted by measuring body weight, BMI, complete blood count, blood biochemistry, liver biopsy, and echocardiography at 0, 6, 12, and 18 months.
【主题与分类】
主题标签：高脂、代谢性脂肪性肝炎、食蟹猴、High-fat diet、metabolic steatohepatitis、cynomolgus monkeys、动物模型数据、生化数据、生理数据、组织学数据。
【获取与许可】
源站页面：https://nhp.kiz.ac.cn/33/db
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。
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
源站：https://nhp.kiz.ac.cn/33/db
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
该数据集是一个用于研究代谢相关脂肪性肝病（MASLD/MASH）的大型食蟹猴动物模型数据集。数据集包含35只10岁以上雄性食蟹猴在高脂膳食饲喂下的多模态纵向追踪数据。数据采集时间跨度为2021年11月至2023年6月，分别在0、6、12、18个月时间点进行系统性检测。数据内容包括体重、BMI、血常规、血生化、肝脏超声、心脏超声、肝脏MRI以及肝活体组织病理学检查等多维度指标。所有数据采集均按照标准化操作规程进行，模型评价严格依据《代谢相关脂肪性肝病防治指南（2024年版）》。该数据集主要应用于代谢性肝病的发病机制研究、药物疗效评价以及转化医学研究。
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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