镰状细胞病运动行为研究（SCOUT）
该数据集来自 DataverseNL，聚焦镰状细胞病（SCD）成人患者的运动行为，并与健康对照进行比较。SCD 患者存在慢性溶血性贫血，因血管闭塞出现发作性疼痛，并可能伴随肌肉骨骼和心肺并发症
基本信息
资源简介
镰状细胞病运动行为研究（SCOUT）
Movement behaviour in Sicklecell disease (SCOUT) 是一项聚焦镰状细胞病成人患者运动行为的研究数据集，由作者 Timmer, M. A. 发布，收录于 DataverseNL 机构平台，发布时间为 2025 年，来源站为 doi.org，主题标签为 Medicine, Health and Life Sciences，在本站归入呼吸系统疾病 / 其他分类。该数据集的核心研究目标是比较镰状细胞病成人患者与健康对照者的运动行为。镰状细胞病是全球最常见的单基因遗传病之一，患者存在慢性溶血性贫血，并因血管闭塞而经历发作性疼痛，进而可能引发肌肉骨骼和心肺等方面的并发症。研究假设镰状细胞病成人患者的身体活动水平低于健康人群，而目前关于这一人群运动行为的信息仍然有限，该数据集即为回应这一问题而建立。
【数据集背景】
镰状细胞病（Sickle cell disease, SCD）是世界上最常见的单基因疾病之一。患者长期存在慢性溶血性贫血，并因血管闭塞而反复出现发作性疼痛，由此可能带来肌肉骨骼与心肺等多方面的并发症。尽管运动行为与疾病管理、功能状态和生活质量密切相关，但关于镰状细胞病成人患者运动行为的可用信息十分有限。基于这一现状，研究提出假设：镰状细胞病成人的身体活动水平低于健康人群，并旨在通过对照研究评估该人群的运动行为特征。该数据集正是围绕这一研究问题组织与发布的。
【数据内容】
该数据集的主题为镰状细胞病成人患者的运动行为，并包含与健康对照人群的比较。数据集名称中的 SCOUT 为其研究标识。就具体变量构成、样本规模、观测指标类型与文件组织方式而言，源站未提供。本站将其归类于呼吸系统疾病 / 其他，主题标签为 Medicine, Health and Life Sciences。
【采集与来源】
数据集来源于 doi.org，由作者 Timmer, M. A. 发布，发布机构为 DataverseNL，发布年份为 2025 年。研究设计为将镰状细胞病成人患者与健康对照者进行比较，以评估其运动行为。关于具体的招募方式、采集设备、测量流程、随访时长与伦理审批等信息，源站未提供。
【适用场景】
基于其研究主题，该数据集可用于了解镰状细胞病成人患者的运动行为特征及其与健康对照人群的差异，服务于对镰状细胞病患者身体活动水平的评估与比较研究。关于更具体的适用场景、分析用途与推荐应用领域，源站未提供。
【使用方法】
源站未提供关于数据访问方式、文件格式、变量说明、预处理步骤与分析建议的具体信息。
【质量与限制】
该研究指出，此前关于镰状细胞病成人运动行为的信息有限，本研究通过设置健康对照进行比较以弥补这一不足。关于样本量、缺失情况、测量偏倚、数据完整性校验等具体质量信息与使用限制，源站未提供。
【引用与许可】
数据集的作者为 Timmer, M. A.，发布机构为 DataverseNL，发布年份为 2025 年，来源站为 doi.org。关于具体的引用格式、许可条款与使用条件，源站未提供。
下载信息
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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
源站：https://doi.org/10.34894/HXVVTA
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
镰状细胞病（SCD）是世界上最常见的单基因疾病之一。SCD患者存在慢性溶血性贫血，并因血管闭塞而经历发作性疼痛，进而导致肌肉骨骼和心肺等并发症。我们假设患有SCD的成人身体活动较少，但关于SCD成人运动行为的信息有限。在本研究中，我们旨在评估SCD患者与健康对照相比的运动行为。
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。
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