认知-运动联合训练及其在脑血管疾病伴认知与运动障碍中的关系

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07144930

标准获取流程：

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   • 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

疾病状态：烟雾病、健康、卒中。以下三部分研究方案将探讨在卒中后认知障碍（PSCI）或烟雾病（MMD）个体中应用运动-认知结合训练（MCIT）的影响，并考察这些人群中认知和运动障碍与脑激活模式之间的关系。第一部分是一项横断面研究，旨在描述卒中后认知障碍（PSCI）或烟雾病（MMD）个体的认知和运动表现及其与脑激活模式的关系，并与年龄匹配的健康对照者进行比较。每组将筛选并招募30名符合资格的参与者（共90名参与者）。在收集基础数据后，所有参与者将接受认知和运动功能测试。认知功能测试包括整体认知和执行功能测试。运动功能测试包括感觉运动功能、单任务和双任务站立、肌力以及步行能力测试。

功能性近红外光谱（fNIRS）将用于评估认知测试以及单任务和双任务站立期间的大脑激活情况。所有测试的结果将用于确定运动、认知及其他功能表现，并将用于第II部分和第III部分训练方案的设计。第II部分和第III部分是单盲随机对照试验，将探讨运动-认知整合训练（MCIT）对卒中后认知障碍（PSCI）或烟雾病（MMD）患者运动功能和认知功能的短期和长期影响。将招募60名PSCI患者（第II部分）和60名MMD患者（第III部分）。在筛选合格并收集人口学数据后，参与者将接受预测试评估。除第I部分中使用的运动和认知测试外，还将为每位参与者收集卒中部位和发病时间。脑激活

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。