UK Biobank脊柱裂和神经管缺陷数据
UK Biobank含先天畸形诊断、遗传、影像和临床测量数据，可用于成人脊柱裂和神经管缺陷表型研究。 该数据集与脊柱裂高度相关，覆盖多模态数据内容，可用于分类、特征筛选、算法评估和临床研究。
基本信息
资源简介
UK Biobank脊柱裂和神经管缺陷数据
【一句话概览】
英国生物银行自2006年起，其50万名参与者持续提供大量健康信息，构成独特且同类中最全面、使用最广的生物医学数据库。经批准的研究人员可通过安全的研究分析平台访问这些数据，用于推动原本无法实现的发现。数据涵盖影像、生物标志物、遗传、医疗记录、问卷、体格测量、人口与生活方式及环境等类别。研究人员访问前，参与者身份信息已被移除（来源 ukbiobank.ac.uk）。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《About our data》。
【数据内容】
源站原始描述：Our unique biomedical database is the most comprehensive and most widely used of its kind, as we provide researchers worldwide with the data, tools and support to make discoveries which otherwise wouldn’t be possible. Since 2006, UK Biobank’s half a million participants have been generously providing a vast amount of information about their health. Researchers approved to work with the data can access it through our secure Research Analysis Platform. Participants’ identifying information is remo…
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：我们独有的生物医学数据库是同类中最为全面、使用最广泛的，因为我们为全球研究人员提供数据、工具和支持，帮助他们实现原本不可能完成的发现。自2006年以来，英国生物银行（UK Biobank）的50万名参与者慷慨地提供了大量关于自身健康的信息。获准使用这些数据的研究人员可以通过我们安全的研究分析平台访问数据。在研究人员访问数据之前，参与者的身份信息已被移除。
【主题与分类】
主题标签：Imaging data、Biomarker data、Genetic data、Healthcare records、Questionnaire data、Physical measurements、Demographic and lifestyle data、Environmental data。
【适用方向】
多模态数据适合跨模态对齐、融合建模与联合表征学习方向的研究。
【获取与许可】
源站页面：https://www.ukbiobank.ac.uk/enable-your-research/about-our-data
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
源站：https://www.ukbiobank.ac.uk/enable-your-research/about-our-data
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
UK Biobank含先天畸形诊断、遗传、影像和临床测量数据，可用于成人脊柱裂和神经管缺陷表型研究。
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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