基于暴露的CBT治疗功能性消化不良中回避/限制性食物摄入

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05587127

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：回避/限制性食物摄入障碍、消化不良、喂养与进食障碍、认知行为疗法、食欲调节、功能性消化不良、餐后不适综合征、行为医学。本研究的目的是开展一项随机对照试验（RCT），将认知行为治疗（CBT）与常规照护作为对照进行比较，受试者为符合回避/限制性食物摄入障碍（ARFID）诊断标准的功能性消化不良成人患者。随机分配至CBT组的参与者将每周通过MGH批准的安全视频平台Enterprise Zoom接受八次每次1小时的课程，而常规照护组则允许继续接受随机分组时已在进行的治疗。常规照护组的参与者在研究参与结束后将被提供CBT。我们将确定CBT的可行性和可接受性，并探索临床结局的变化及初步机制。

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。