测量肠道宏量营养素消化、吸收与功能的创新方法组合的开发

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT01494909

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数据说明

疾病：囊性纤维化。营养不良是囊性纤维化（CF）儿童和成人面临的一个重要问题。肠道消化和吸收能力受损是导致CF营养不良的主要因素之一。这种损害在生命早期即开始，导致营养不良、肌肉无力、免疫和肺功能受损，并与不良预后相关。由于低BMI和体重与发病率和死亡率密切相关，减少CF患者的体重下降及其表现，每年将为医疗系统节省大量费用。目前尚无简单的方法来测量CF中营养物质的消化部分和利用情况，以及胰腺酶制剂和药物的有效性。开发一套准确测量肠道消化、吸收和功能的方法，将有助于优化CF的营养方案和胰腺酶替代疗法的研究。此外，它还将为了解CF中肠道功能障碍的疾病相关和年龄相关机制提供详细见解。

最后，它将提供所需信息，以实施新策略来改善肠道健康，从而增强营养状况、生活质量和生存率。假设是，囊性纤维化（CF）中的肠道宏量营养素消化、吸收和功能可以通过一套使用稳定同位素的创新方法组合进行量化。借助这套方法组合，可以获得关于疾病进展对CF以及其他以肠道受损为特征的疾病和状况中脂质、蛋白质和葡萄糖消化吸收及肠道功能影响的信息。此外，还可以在这些疾病中评估最佳营养方案和适用的胰腺酶治疗。在本研究中，研究者将研究：1. 阿肯色州儿童医院的CF儿科患者；2. 阿肯色医科大学（University of Arkansas for Medical Sciences）的CF成人患者；3. 健康对照受试者。CF的诊断基于

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

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