坚持轨道：乳腺癌放疗期间运动效果研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT03243786

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。研究设计。研究者将开展一项随机试验，纳入60名正在接受乳腺癌放射治疗的女性，以检验为期12周、针对饮食和身体活动的生活方式干预的可行性，并探讨其对行为、生物学和心理社会结局的影响。程序概要。符合条件的患者由研究协调员获取知情同意，随后安排基线评估。基线评估需要60分钟，包括问卷、身高/体重、双能X射线吸收测定法（DEXA）和采血。参与者还将佩戴Fitbit一周以建立基线活动水平。基线评估后，女性被随机分配至：为期12周的“Stay on Track”生活方式干预组或为期12周的自我引导对照组。两组均完成干预后和3个月随访访视，内容与基线评估相同。自我引导对照组可以使用其Fitbit，并将在干预后24周收到信息活页夹。

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。