智能系统评估步态与沉默性脑血管病认知功能的关联研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04456348

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：静默性脑卒中。所有受试者的神经功能均在医师指导下基于以下测试进行评估。计时起立-行走测试用于评估受试者的步态功能，要求受试者从座位上站起，向前直线行走3米，转身，直线走回椅子，然后再次坐下。采用简易认知评估筛查受试者的记忆和执行功能，首先要求参与者记住三个不相关的词语并立即复述这三个词；然后要求他们画一个标有数字和指针的时钟，最后回忆这三个词。

受试者的言语功能将采用简易精神状态检查量表和蒙特利尔认知评估中的言语复述项目进行评估，要求受试者清晰复述“44只石狮子”“我只知道张良今天来帮忙”以及“狗在房间时猫总是躲在沙发下”。通过摄像头图像数据记录，智能系统利用内置智能算法进行智能视频步态识别，并基于深度解读自动化的神经网络，自动获取受试者的步态特征（起身时间、转身时间、步幅、步速、步长、步宽等）、语言特征（发音、语调、语序、语言准确性、语言流畅性等）以及时钟特征。

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。