Data_WP5_1 身体健康调查数据集

数据集获取

源站：https://doi.org/10.5281/zenodo.16964709

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。

数据集大小约 651.0 KB。

数据说明

该数据集用于评估参与URBANOME健康研究的志愿者的身体健康状况。该数据集整合了通过以下调查收集的数据：ELSA-EPAR问卷：侧重于识别呼吸系统疾病和过敏反应，如哮喘、鼻炎和过敏性休克。它还收集有关诊断、潜在病因和家族病史的详细信息。LARES问卷：考察与非传染性疾病相关的环境和住房条件。它涉及室内外空气质量、噪音水平、废物管理、绿地和医疗服务的可及性等因素，以及更广泛的社区特征（Ormandy，2009）。两份问卷均由参与者在干预前后（Phase IIa和Phase IIb）完成，从而能够对健康状况进行时间上的比较分析。数据由ULL存储，每个数据文件均附有数据字典，以支持对变量、问题和回答选项的识别与解读。

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。