NatureU Burn对健康成人饱腹感影响的研究
该数据集来自clinicaltrials.gov，为一项探索性临床研究，评估健康成人随葡萄糖参考食物摄入NatureU Burn后，与单独摄入葡萄糖相比，饱腹感相关主观指标的变化
基本信息
资源简介
NatureU Burn对健康成人饱腹感影响的研究
该数据集来自clinicaltrials.gov，为一项探索性临床研究，评估健康成人随葡萄糖参考食物摄入NatureU Burn后，与单独摄入葡萄糖相比，饱腹感相关主观指标的变化。覆盖饱腹感、食欲、食物摄入、脂肪紊乱及肥胖与超重等主题。数据可用于分析饮食干预对饱腹感主观评价的影响，支持食欲与体重管理相关研究（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：条件：饱腹感、食欲、食物摄入、脂肪紊乱、肥胖与超重。本探索性临床研究旨在评估健康成人随葡萄糖参考食物摄入NatureU Burn后，与单独摄入葡萄糖相比，是否与饱腹感相关主观指标的变化有关。符合条件的健康成人完成筛选、签署知情同意书，并接受两次独立的测试环节。每次测试前2天，参与者被要求保持规律作息和正常饮食。测试前一天，参与者在18:00至20:00之间进食晚餐，避免高纤维和高糖食物，并在20:00后禁食。测试当天早晨，参与者避免剧烈运动，测试前静坐10分钟，并在摄入指定食物前完成空腹饱腹感量表。参与者在5至
【主题与分类】
主题标签：Satiety、Appetite、Food Intake、Fat Disorder、Obesity & Overweight。本站分类：内分泌、营养和代谢疾病/肥胖症。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07597382
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://clinicaltrials.gov/study/NCT07597382
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
适应症：饱腹感、食欲、食物摄入、脂肪代谢紊乱、肥胖与超重。本探索性临床研究旨在评估NatureU Burn与葡萄糖参考食物同食时，相较于单独摄入葡萄糖，是否与饱腹感相关主观指标的变化有关。符合条件的健康成年人完成了筛选、签署知情同意书，并接受了两次独立的测试。每次测试前2天，参与者被要求保持规律作息和正常饮食。测试前一天，参与者在18：00至20：00之间进食晚餐，避免高纤维和高糖食物，并在20：00后禁食。测试当天早晨，参与者避免剧烈运动，测试前静坐10分钟，并在摄入指定食物前完成空腹饱腹感量表。参与者在5至10分钟内摄入指定食物和水，并在第一口进食后30、60、90、120、180和240分钟时完成饱腹感量表。评估的四项饱腹感指标为饱腹感、饥饿感、进食欲望和预期食物摄入量。
食物影响的变化是相对于空腹基线计算的，并在NatureU Burn加葡萄糖组与葡萄糖参照组之间进行比较。安全性监测包括整个测试过程中的不良反应。
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。
