饮食、Hepcidin与化疗RDI

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06483997

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

条件：乳腺癌女性、卵巢癌、输卵管癌、原发性腹膜癌、子宫内膜癌、妇科癌症。这是一项前瞻性观察性队列研究，纳入2024年7月1日至约2025年9月期间在GW癌症中心接受乳腺癌或妇科癌症化疗的100名女性。在研究基线时（诊断后、开始化疗前），参与者将在诊所使用预编程的iPad完成一份约30分钟的食物频率问卷（FFQ）以及人口统计学/食品安全调查。临床研究护士将在化疗开始前患者常规临床抽血的同时额外采集研究用血样，用于血清铁调素浓度测定。研究工作人员将从电子健康记录中收集癌症类型、既往病史以及化疗方案与实施情况的数据，数据收集持续时间为化疗全程加30天。数据将用于实现以下目标。

在计划接受乳腺癌或妇科癌症化疗的成年女性中，本研究的目标/目的将是：1. 确定化疗开始前一个月膳食摄入的自我报告膳食炎症指数膳食模式评分与治疗前血清铁调素浓度的关联程度；2. 确定治疗前血清铁调素浓度与化疗RDI的关联程度。

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。