低碳水化合物与生酮饮食的代谢研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05071287

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：糖尿病肾病、认知功能、体重减轻、糖尿病控制、2型糖尿病。两组参与者都将接受标准化的健康教育课程，包括由经过培训的提供者（同时也是本研究的研究人员）进行的生活方式管理、血糖控制、血压控制和糖尿病并发症预防。来自循证团体生活方式平衡（GLB）项目（http://www.diabetesprevention.pitt.edu/index.php/for-the-public/for-health-providers/group-lifestyle-balance-curriculum/）和Look AHEAD干预（https://www.lookaheadtrial.org）的生活方式干预将针对本研究进行修改。将根据GLB和Look AHEAD的建议为每位参与者设定体重减轻和体育活动的目标。生活方式干预将通过互动数字课程提供。每位参与者将使用智能手机和移动健康设备自我监测饮食、体育活动、体重、血糖水平、血压和血酮（如果被随机分配到低碳水/生酮饮食组）。

对照组（移动健康+低脂饮食组）：低脂组将按照Look AHEAD干预措施和MyPlate指南要求限制总热量和总脂肪摄入，其中碳水化合物占26-44%，蛋白质占10-30%，脂肪低于30%。干预组（移动健康+低碳水/生酮饮食组）：低碳水/生酮饮食组将根据Look AHEAD干预措施设定总热量，并根据美国糖尿病协会、国家肾脏基金会及其他循证资源的建议限制碳水化合物摄入。该组参与者将被要求采用低碳水/生酮饮食。具体而言，参与者将获得基于1.5：1比例（1.5克脂肪比1克碳水化合物与蛋白质之和）的碳水化合物、蛋白质和脂肪摄入目标。每日宏量营养素和热量摄入将根据腕围推算的理想体重及活动水平为每位参与者个体化设定。

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。