为非裔美国乳腺癌幸存者准备FIM-BCS生活方式干预
该数据集来自clinicaltrials.gov，聚焦非裔美国乳腺癌幸存者中合并高血压与肥胖人群的生活方式干预研究。研究针对芝加哥地区BMI≥30且确诊高血压的黑人女性，开展为期12周的RN-CHeFRx（Real Nourishment and Cooking Healthy Food is Rx
基本信息
资源简介
为非裔美国乳腺癌幸存者准备FIM-BCS生活方式干预
该数据集来自clinicaltrials.gov，聚焦非裔美国乳腺癌幸存者中合并高血压与肥胖人群的生活方式干预研究。研究针对芝加哥地区BMI≥30且确诊高血压的黑人女性，开展为期12周的RN-CHeFRx（Real Nourishment and Cooking Healthy Food is Rx）干预试点，评估血压、BMI状态与钠摄入的测量工具在基线、12周和6个月三个时间点的效能，并通过访谈、问卷和文献分析评估干预的可行性与可接受性。数据可用于饮食行为与血压控制相关干预研究及未来疗效试验设计（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：条件：高血压、肥胖、营养、健康。本研究的目的是在芝加哥居住的肥胖且患有高血压的黑人女性中开展为期12周的RN-CHeFRx（Real Nourishment and Cooking Healthy Food is Rx）。我们提出：1）在20名被诊断为高血压且BMI≥30的黑人女性中试点RN-CHEFRx干预及用于评估血压、BMI状态和钠摄入的测量工具。我们将在三个时间点（基线、12周和6个月）评估未来临床试验中将使用的评估工具的效能；2）通过访谈、调查和文献分析评估RN-CHeFRx干预的可行性和可接受性。本研究的结果将为更大规模的RN-CHeFRx疗效试验提供信息，以改善患有高血压和肥胖的黑人女性的饮食行为和血压控制。
【主题与分类】
主题标签：Hypertension、Obesity、Nutrition, Healthy。本站分类：肿瘤/乳腺癌。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06504914
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/NCT06504914
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
条件：高血压、肥胖、营养、健康。本研究的目标是在居住在芝加哥的肥胖且患有高血压的黑人女性中开展为期12周的RN-CHeFRx（真实营养与烹饪健康食品即处方）项目。我们拟：1）对RN-CHeFRx干预措施及用于评估血压、BMI状况和钠摄入量的测量工具，在20名被诊断为高血压且BMI≥30的黑人女性中进行试点研究。我们将在三个时间点（基线、12周和6个月）评估这些评估工具在未来临床试验中的有效性；2）通过访谈、调查和文献分析，评估RN-CHeFRx干预措施的可行性和可接受性。本研究的结果将为RN-CHeFRx更大规模的疗效试验提供依据，以改善患有高血压和肥胖的黑人女性的饮食行为和血压控制。
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。
