男性骨质疏松中的OST与MORES研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07518212

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：男性骨质疏松症。本研究将作为一项单中心回顾性研究，于2024年1月至2025年1月在开塞利城市医院物理医学与康复诊所开展。研究将纳入2021年1月至2024年1月期间在开塞利城市医院FTR门诊接受DEXA骨质疏松筛查的50-75岁男性患者。患者数据将从医院数据库中回顾性获取。将记录社会人口学数据（年龄、身高、体重、体重指数）和当前实验室数据（全血细胞计数、生化值（空腹血糖、BUN、肌酐、AST、ALT、钙、磷、碱性磷酸酶、总蛋白、白蛋白、甲状旁腺激素、维生素D3、T4、TSH）），以及DEXA值（骨密度、腰椎及股骨颈和股骨的总T值）。OST评分将使用体重和年龄参数计算。MORES评分将根据年龄、体重和医院数据计算，特别是ICD-10编码为J44的慢性阻塞性肺疾病（COPD）及其亚组的存在情况。

数据将使用SPSS 24.0软件包进行评估。描述性统计分析将包括计算均值、标准差、频率和百分比。在比较统计中，将使用学生t检验或Mann-Whitney U检验来比较独立组。卡方分析将应用于比较分类变量。皮尔逊或斯皮尔曼相关分析将用于评估变量之间的关系。将对两组进行比较，p<0.05将被认为具有统计学意义。

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。