有效改善癌症幸存者健康的多行为干预适配研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04000880

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

适应症：乳腺癌、结直肠癌、子宫内膜癌、肾癌、多发性骨髓瘤、卵巢癌、前列腺癌、甲状腺癌。针对这项旨在改善癌症高风险人群生活方式行为、其他合并症及功能衰退的基于网络的行为干预试验，将招募652名癌症幸存者（其中很大比例年龄在65岁及以上、居住在农村且属于少数族裔），并随机分配至以下研究组之一：1）立即开始的饮食与运动干预，前6个月侧重于促进符合美国癌症研究所指南的健康饮食改变，旨在实现平均每周减重一磅，后6个月侧重于增加身体活动。

分配到该组的163名癌症幸存者将在基线、6个月、12个月和18个月时接受评估；2）运动和饮食干预，立即开始，前6个月侧重于增加身体活动，后6个月侧重于促进符合美国癌症研究所指南的健康饮食改变，并设计为平均每周减重一磅。分配到该组的163名癌症幸存者将在基线（干预前）、6个月、12个月（干预后）和18个月时接受评估；以及3）为期12个月的饮食和运动联合干预，侧重于促进符合美国癌症研究所指南的健康饮食改变，设计为平均每周减重一磅，同时促进身体活动。分配到该组的326名癌症幸存者将在基线（干预前）、6个月、12个月（干预后）和18个月时接受评估。

体重状况、腰围、身体成分、饮食质量、体力活动、身体表现、生活质量、合并症和健康效用将在基线及每个随访时间点进行测量，行为改变的中介因素（例如社会支持、自我……）也将同样测量。

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。