改善癌症幸存者营养与身体活动（Tools To Be Fit）

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05056077

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

疾病：膀胱癌、乳腺癌、结肠癌、子宫内膜癌、卵巢癌、直肠癌、前列腺癌、肾细胞癌。主要目标：I. 确定四种候选干预措施（短信、数字健康工具包、健康辅导或支持人员培训）及其组合，在干预48周后对癌症幸存者美国癌症协会（ACS）指南评分变化的影响。次要目标：I. 确定四种候选干预措施（短信、数字健康工具包、健康辅导或支持人员培训）及其组合，在干预24周后对癌症幸存者美国癌症协会（ACS）指南评分的影响。II. 确定四种候选干预措施及其组合，在干预48周后对癌症幸存者水果和蔬菜、全谷物、精制谷物、红肉和加工肉类的摄入量、中等到剧烈体力活动以及体重指数（BMI）的影响。探索性目标：I.

确定四种候选干预组成部分（短信、数字健康工具包、健康指导或支持者指导）以及这四种干预组成部分的不同组合，对癌症幸存者在干预12周后美国癌症协会（ACS）指南评分的影响。II. 描述对每个干预组成部分的依从性。III. 探讨每种候选干预组成部分（短信、数字健康工具包、健康指导、支持者培训）在0至24周和48周内对理论构念（如自我效能、结果预期、自我监测、社会支持）的影响。IV. 探讨社会人口学因素（如性别、年龄、种族/族裔）、临床因素（如疾病分期、治疗史、造口状态、确诊后时间）和/或心理/行为因素（如自我效能、社会支持、结果预期、抑郁）是否调节干预组成部分的

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。