遵循美国膳食指南建议的代谢与生物行为效应研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04293224

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：肥胖、体重。这将是一项为期28周的研究，包括饮食前测试（第1周）、为期8周的受控喂养期、饮食后测试（第10周）、饮食教育与观察的随访期，以及研究结束测试（第28周）。在8周喂养期间，参与者将被随机分配至以下饮食之一：1. 能量水平充足、足以维持体重的DGA地中海饮食模式（能量平衡）2. 能量水平适度降低的DGA地中海饮食模式（负能量平衡）3. 能量水平适度降低的TAD饮食模式（负能量平衡）。在随访阶段，研究者将评估多种因素如何影响体重管理，包括既往饮食暴露，以及认知功能、执行功能、遗传、习惯性饮食、体力活动、进食行为、压力与压力反应性、代谢灵活性和肠道微生物组的作用。

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。