肥胖

如果你正在研究 IVF 治疗和肥胖的关系，会觉得相关文献和资源有点复杂。不过这篇文章给了一个蛮清晰的研究框架，尤其是关于 BMI 对卵巢反应的影响。文章通过回顾性研究，了 2625 个 IVF 治疗周期，细致探讨了不同 BMI 值与多个关键变量的关系，比如取消率、雌二醇水平、子宫内膜厚度等。更有趣的是，虽然 BMI 的增高对某些指标有影响，但在受精率、妊娠率上的差异不大。总体来说，这个研究挺有参考价值，如果你在做相关的医疗数据，看看它会给你一些新的灵感。

随机森林的肥胖预测模型，数据+代码+报告都有，拿来就能跑，适合做毕设、项目复现。算法部分用了决策树和随机森林来搞多标签分类，重点是 14 个生活习惯因素对肥胖的影响，模型还能直接评估你现在的健康状况哦。数据集来自UCI，结构清晰，字段也比较友好，直接上手没啥压力。实验报告写得还挺详细，写论文的时候参考起来也方便。整体看下来，适合想练习机器学习建模、模型可解释性这类内容的朋友。如果你平时对健康预测感兴趣，或者在找靠谱点的综合项目练练手，这份资源挺值得一试的。

本研究分析埃拉泽城市的肥胖率及其与体育锻炼和健康责任感的关系。研究对象包括2905名男性（20-69岁）和2131名女性（20-69岁），通过随机选择参与。研究采用健康生活方式行为量表和HPLP-II三个子评估维度（健康责任感、运动、营养行为）。结果显示，男性、女性和整体肥胖率分别为38.8％、37.9％和38.4％，而腹部肥胖率分别为38.2％、29.3％和33.0％。超重和肥胖的综合患病率为70.1％，并且肥胖率在35岁后显著增加。研究表明肥胖及腹部肥胖是成年人健康的重要挑战。

对宁波大学教职工的体成分测试数据进行统计分析。结果表明： 男性隐性肥胖的发生率没有显著变化趋势，而女性隐性肥胖的发生率随年龄增加呈上升趋势。 性别差异：35岁后，隐性肥胖的发生率出现显著性别差异，女性隐性肥胖发生率明显高于男性。 体成分差异：男性隐性肥胖者的有效成分减少较为明显，而女性隐性肥胖者则以脂肪含量增加为特征。 脂肪分布不均：隐性肥胖者普遍存在脂肪分布不均现象，表现为腰臀比高于标准人群。 综上所述，高校教职工的隐性肥胖率较高，且伴有有效成分减少、脂肪增加及分布不均的问题。

体型数据的对比还挺有意思的，尤其是用SPSS搞的那部分，比较适合做可视化或进一步建模。400 个样本，年龄段锁定在 20～39 岁，数据质量还不错。你如果正好在做跟BMI、体脂率或者人体测量相关的内容，这份资源蛮值得一看。 南北方女子的数据对比，除了体型尺寸，还有肥胖程度。两地数据合并之后再，适合用来做聚类或者分类建模实验。你要是手上没啥真实数据集，这个可以直接上手。 整个研究流程也蛮清晰的，从测量、录入、统计，再到建模和参考建议，对标国内标准体系，有点像是国产版的人体工学数据仓。 嗯，如果你做的是OpenPose那类关键点识别，这类静态数据不是直接用，但可以配合使用做姿态估计后的修正，或者拿

肠道菌群研究的 MATLAB 资源里，这个 2015 年的研究挺有意思的。用高脂饮食搞出一批“胖胖鼠”，喂了点葡萄籽里的原花青素，结果发现不但瘦了点，菌群结构还变了。它没用传统培养法，而是用了变性梯度凝胶电泳和实时荧光定量 PCR，数据也用多元统计搞了一番，靠谱还蛮细致。如果你正琢磨着做肠道菌群、微生态干预或营养代谢相关的模型，这份数据和方法都挺值得借鉴。搭配下面那几个算法相关的 MATLAB 资源用，建模效率妥妥地能上去。