数字孪生技术在卒中、烟雾病及脑淀粉样血管病（CAA）患者二级预防阶段中的应用：采用随机对照试验的概念验证（临床研究6，STRATIF-AI项目）

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06714097

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数据说明

疾病：卒中、烟雾病、脑淀粉样血管病。目的：因烟雾病、CAA和卒中而接受二级预防，并入住Carlo Besta Neurological Institute脑血管病科的患者将被纳入研究，并按1:1随机分配至以下两组：

• 第1组为干预组：分配至该组的患者将接受标准二级预防，同时使用STRATIF-AI应用程序。该应用程序将整合数字孪生（DT）技术，以改善二级预防阶段的患者管理，并帮助患者理解关键概念，例如：“为什么我应该关注某一风险因素（如血压），我的生活方式又如何影响该风险因素？”换言之，他们将使用该应用程序来了解自己的医疗状况，并设定个人目标。
• 第2组为对照组：分配至该组的患者将仅接受标准二级预防，包括用于卒中、烟雾病和CAA患者的常规治疗与监测方案。

患者将在入住脑血管病科时接受筛选并被纳入研究。

他们将在入组时（T0）和6个月随访时（T1）完成一套临床、认知及心理评估。仅对第1组而言，关于应用程序使用的简要说明将在初次访视中增加约30分钟。之后，患者可自行决定使用该应用程序以辅助自我护理。该应用程序还提供连接可穿戴设备的选项。本研究涉及以下定量和定性数据的收集：1. 定量数据：* 认知状况将通过蒙特利尔认知评估（MOCA）测试进行评估 * 一般健康状况和残疾状况将通过患者报告结局测量工具进行评估：健康调查简表36（SF-36）、WHO残疾评定量表（WHO DAS 2.0），* 心理状况将通过流行病学研究中心抑郁量表（CES-D）、广泛性焦虑障

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

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