三十年和四十年随访研究，1960-1979
该数据集是哈佛公共卫生学院儿童健康与发展纵向研究记录中的一组纸质档案系列，涵盖受试者在30年和40年随访研究中产生的原始、汇总和分析数据，内容包括人体测量、健康史、体格检查、牙科、营养及社会功能等
基本信息
资源简介
三十年和四十年随访研究，1960-1979
Thirty-Year and Forty-Year Follow-Up Studies, 1960-1979
该数据集是哈佛公共卫生学院儿童健康与发展纵向研究记录中的一组纸质档案系列，涵盖受试者在30年和40年随访研究中产生的原始、汇总和分析数据，内容包括人体测量、健康史、体格检查、牙科、营养及社会功能等。每个受试者对应九个文件夹，涉及人体测量表、健康史叙述与表格、体格检查记录及血液、听力等医学检测报告。数据可用于儿童发育、公共卫生、营养及社会互动等领域的纵向研究（来源 DataONE）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：该数据集代表哈佛公共卫生学院儿童健康与发展纵向研究记录（1918-2015年，大部分为1930-1989年）中的一组纸质记录（一个“系列”），可在马萨诸塞州波士顿的弗朗西斯·A·康特威医学图书馆医学史中心现场访问。该系列包含在哈佛公共卫生学院儿童健康与发展纵向研究的30年和40年随访研究期间，对受试者生成的人体测量、健康、体格检查、牙科、营养和社会功能方面的原始、汇总和分析数据。每个受试者有九个文件夹，包括：1）人体测量检查表；2）叙述性健康史和健康史表格；3）体格检查记录和各种医学检测报告（血液、听力、电击
【主题与分类】
主题标签：Child Development、Nutrition – Longitudinal studies.、Longitudinal method.、Social Sciences、Physical Examination、Anthropometry.、Health surveys – United States.、Psychology、Child Health、Periodic health examinations.。本站分类：耳及乳突疾病。
【获取与许可】
源站页面：https://search.dataone.org/view/sha256%3A06356567d4db0c444869d14827629fa2d3a24fff8b27fdc7b43caa999c10056b
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
本数据集代表了哈佛公共卫生学院儿童健康与发展纵向研究记录（1918-2015年，主体为1930-1989年）中的一个纸质记录组（“系列”），这些记录可在马萨诸塞州波士顿的弗朗西斯·A·康特威医学图书馆医学史中心现场查阅。该系列包含在哈佛公共卫生学院儿童健康与发展纵向研究的30年和40年随访研究期间，对研究对象进行的人体测量、健康、体检、牙科、营养及社会功能方面的原始、汇总和分析数据。
每个受试者均有九个文件夹，包括：1）人体测量检查表；2）叙述性健康史及健康史表格；3）体格检查记录及各类医学检验报告（血液、听力、心电图、病理）；4）视力检查报告及病史；5）牙科检查报告；6）营养访谈表格、摘要及计算；7）在办公室完成的社会工作访谈表格；8）家访社会工作访谈摘要；9）与受试者母亲完成的社会工作访谈。大多数受试者的第5、8、9号文件夹为空。该系列还包括：偶尔的受试者照片；空白的数据收集和调查工具；受试者联系信息列表；以及原始烟草使用数据。数据和相关记录可在医学史中心现场查阅，但须遵守下述访问条件。原始馆藏资料的访问条件：本数据集所代表的子系列包含纵向患者信息，自馆藏中最新记录日期起80年内限制访问。
研究人员应联系公共服务部门以获取更多信息。哈佛公共卫生学院儿童健康与发展纵向研究记录的处理使用了g
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。
数据缺失？
依托陕西、四川两大基地，我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系，覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程，为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务？立即联系我们获取专业方案。
