摘要:儿童生长发育不良数据集(合成数据)包含儿童人体测量特征(性别、月龄、体重、身高/身长)和营养不良标签(发育迟缓 stunting、消瘦 wasting),遵循 WHO 生长标准定义。所有数据为人工生成,不含真实儿童信息,可安全用于公开研究,支持儿童营养不良分类、生长模式分析、健康结果预测和营养干预效果评估。
数据集简介
数据集概述
儿童生长发育不良数据集(Stunting Wasting Dataset – Synthetic)是一个合成的儿童人体测量和人口统计数据集,专注于发育迟缓(stunting)和消瘦(wasting)指标,用于儿童生长分析。数据集提供详细的人体测量和人口统计特征,包括性别(Jenis Kelamin)、月龄(Umur dalam bulan)、体重(Berat badan)和身高/身长(Tinggi badan),以及指示发育迟缓或消瘦状态的标签。作为合成数据集,所有数据均为人工生成,不包含真实儿童信息,可安全用于公开研究和教学。数据集是研究儿童营养不良、生长模式和预测健康结果的理想资源,支持发育迟缓和消瘦的分类任务、生长曲线建模以及营养干预效果评估等应用。
数据结构与模态特征
数据集包含核心人体测量特征和健康状态标签。人口统计特征:性别(Jenis Kelamin,分类变量,男/女)和月龄(Umur dalam bulan,连续变量,儿童年龄以月为单位)。人体测量特征:体重(Berat badan,连续变量,通常以千克为单位)和身高/身长(Tinggi badan,连续变量,通常以厘米为单位,0-2 岁儿童测量卧位身长,2 岁以上测量站立身高)。健康状态标签:发育迟缓状态(stunting,长期营养不良导致的身高相对于年龄偏低)和消瘦状态(wasting,急性营养不良导致的体重相对于身高偏低)。这些特征遵循世界卫生组织(WHO)儿童生长标准的定义:发育迟缓通常定义为年龄别身高 Z 分数 <-2SD,消瘦定义为身高别体重 Z 分数 <-2SD。数据集的合成性质确保了隐私保护,同时保持了真实儿童营养不良数据的统计特性和分布模式。
应用价值与研究方向
该数据集支持多个儿童健康、公共卫生和机器学习应用方向。儿童营养不良研究:分析发育迟缓和消瘦的患病率、危险因素和共存模式。生长模式分析:研究不同年龄段和性别的儿童生长轨迹。健康结果预测:训练机器学习模型预测儿童发育迟缓或消瘦风险。分类任务:开发二元或多类别分类器识别营养不良儿童。生长曲线建模:构建和验证儿童生长参考曲线。营养干预评估:模拟和评估营养干预措施的潜在效果。公共卫生监测:开发儿童营养状况监测系统的原型。数据集的合成特性使其特别适用于教学演示、算法开发和公开分享,无需担心隐私泄露问题。通过支持发育迟缓和消瘦的早期识别和预测,数据集为改善儿童营养状况、指导公共卫生政策、优化营养干预策略以及推动全球儿童健康目标(如 SDG 2 零饥饿)的实现提供了数据分析基础。
数据集来源
该数据集为合成数据(人工生成),包含儿童人体测量和人口统计特征(性别、月龄、体重、身高/身长)以及健康状态标签(发育迟缓 stunting 和消瘦 wasting 状态),遵循 WHO 儿童生长标准定义,所有数据完全虚构不含真实儿童信息,专为儿童营养不良研究、生长模式分析和健康结果预测而构建。由张家梁(Bob)整理并于2026年在7zcode平台公开发布。
数据集信息
免责声明与引用
数据仅用于科研与教学用途。若用于商业场景,请自行核验数据许可。如需引用,请在论文或报告中注明数据集名称与版本号。
作者信息
作者:Bob (张家梁)
项目编号:Datasets-76
文件大小:550K
原创声明:本数据集为整理作品
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开源协议
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