对抗癌症相关疲劳：个性化支持性照护方案

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06860880

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

疾病类型：惰性淋巴瘤、淋巴瘤、慢性淋巴细胞白血病、小淋巴细胞淋巴瘤、滤泡性淋巴瘤、边缘区淋巴瘤、淋巴浆细胞淋巴瘤、华氏巨球蛋白血症。所有受试者将被分配至运动和饮食干预项目。患者将参加两次患者-临床医生咨询，内容涉及运动和营养。根据受试者的病史、当前运动习惯和具体需求设计的个体化运动计划将包括有氧运动和抗阻训练的组合。同时，参与者将接受来自专业肿瘤营养师的营养咨询。这些咨询将侧重于制定适合每位参与者营养需求的饮食计划，并考虑其治疗情况和整体健康状况。研究参与者将填写每周运动日志，以追踪对运动处方的依从性，并完成每周饮食建议依从性评估，采用0-10的整数评分量表。

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。