癌症治疗期间减少久坐行为——RedSedCan研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06719206

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、结直肠癌（CRC）、前列腺癌、新辅助治疗、辅助治疗。项目描述 本项目旨在研究数字支持干预对减少乳腺癌、前列腺癌或结直肠癌患者在新辅助或辅助癌症治疗期间久坐行为的效果。该数字支持干预是与患者和研究人员共同开发的，由现有的高质量技术组成，为设定和遵循目标提供支持。使用数字支持干预的人还会得到物理治疗师的支持，以设定减少久坐时间的目标，并可选择用哪些活动来替代久坐时间。项目目标 本项目旨在研究数字支持干预在正在进行的癌症治疗期间对减少久坐和提升福祉的短期和长期效果。此外，该项目还将研究使用数字支持干预的健康经济效益和气候效益。

通过着重减少久坐不动的生活方式，并以日常活动和/或体育锻炼取而代之，预期能在短期内对个体健康产生积极影响，比如提升幸福感、减轻癌症治疗的副作用；从长远看，则能降低因癌症治疗引发并发症和新疾病（如心血管疾病）的风险。

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。