基于群体的生活方式干预测量乳腺癌高风险参与者的生物标志物水平

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT01874184

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：非典型导管乳腺增生、非典型小叶乳腺增生、BRCA1突变携带者、BRCA2突变携带者、导管原位乳腺癌、小叶原位乳腺癌。主要目标：I. 计算饮食、运动与雌激素代谢物（DEEM）研究中的合格率、参与率、保留率和依从性。II. 确定DFS参与者中雌激素-脱氧核糖核酸（DNA）加合物（EDA）生物标志物的个体间和个体内变异性。III. 探索干预在3个月干预结束时和6个月随访时对脂肪百分比和EDA比率的影响。次要目标：I. 探索干预在3个月时对DNA损伤修复（DDR）生物标志物的影响。大纲：参与者被随机分配到2个组中的1个。第一组：参与者参加为期6个月的每周2小时小组咨询会议，从3个月开始逐渐减少。小组会议包括教育、小组过程和体验式学习，内容涉及身体活动、均衡营养和正念技巧的益处。

参与者在一名心理健康咨询师的帮助下设定改变饮食习惯的目标，并被鼓励每周锻炼3-4次，包括快走、瑜伽、尊巴和团体健身等体验式小组活动。ARM II：参与者接受常规护理，并在研究结束时获得有关健康饮食和锻炼的研究材料。研究完成后，对参与者进行为期3个月的随访。

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。