昏迷与意识障碍的恢复轨迹

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07614074

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

疾病条件：昏迷、意识障碍、心脏骤停（CA）、创伤性脑损伤、缺血性卒中、出血性卒中、脑内出血、脑膜炎/脑炎、癫痫持续状态。本研究旨在更好地了解由严重神经系统疾病或损伤所致昏迷后的恢复情况。因卒中、心脏骤停、创伤性脑损伤、癫痫发作、脑部感染或其他神经系统急症等原因而处于无意识状态（昏迷或意识障碍）的患者可在住院期间入组。这项观察性研究的目的是了解哪些医学、神经学、心理学和社会因素与随时间推移的恢复相关。研究人员将从住院期间的病历中收集信息，包括患者疾病的详细信息、所接受的治疗、脑影像学检查和神经系统检查。对于住院后存活的患者，研究团队将在出院后联系参与者或其照护者，通过问卷和结构化访谈在预定时间点评估其恢复情况，内容涉及身体功能、生活质量、情绪健康和日常活动。

本研究不将参与者分配至任何实验性治疗。参与本研究不会改变患者所接受的医疗照护。从本研究中获得的信息可能有助于改善未来对昏迷及意识障碍患者的照护。

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。