睡眠与卒中康复研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov，聚焦卒中后睡眠障碍的常见程度及其对患者身心状况和日常活动水平的影响。覆盖的睡眠问题包括 OSAS、失眠和日间过度嗜睡
基本信息
资源简介
睡眠与卒中康复研究
Sleep and Stroke Rehabilitation Study 是一个登记于 clinicaltrials.gov 的研究项目数据集，本站将其归类于循环系统疾病 / 其他类别。该数据集围绕卒中后睡眠障碍这一主题展开，关注睡眠呼吸暂停综合征（OSAS）、失眠以及日间过度嗜睡等睡眠问题在卒中人群中的常见程度，以及这些问题对患者身体和心理状况、日常生活活动水平所产生的影响。数据集同时涉及医疗保健服务如何识别需要进行睡眠呼吸暂停评估的患者，并关注基于商业健康技术产品所获得的信息是否应纳入睡眠的临床评估。整体而言，该数据集为理解卒中与睡眠障碍之间的关联、评估睡眠问题对卒中患者康复与生活质量的影响提供了研究层面的信息基础。
【数据集背景】
卒中后睡眠障碍的普遍程度及其影响，目前在认识上仍存在不足。源站描述指出，当前缺乏关于卒中后睡眠障碍有多常见、其对身体和心理状况的影响有多广泛的理解。该研究项目正是针对这一空白而设立，旨在调查睡眠障碍与卒中之间的关联有多常见，以及这些障碍如何在身体和心理层面影响卒中患者，并进一步考察其对患者日常生活活动水平的影响。此外，项目还关注医疗保健服务如何识别哪些患者应当接受睡眠呼吸暂停评估。随着商业健康技术产品的出现，用户可以在夜间获得潜在呼吸问题的提醒，但这些基于商业产品所呈现给医生的信息是否应纳入睡眠的临床评估，目前尚不明确。
【数据内容】
该数据集覆盖的睡眠问题包括阻塞性睡眠呼吸暂停综合征（OSAS）、失眠和日间过度嗜睡。其关注的核心内容包括：卒中后睡眠障碍的常见程度；睡眠障碍对卒中患者身体和心理状况的影响；睡眠障碍对患者日常生活活动水平的影响；医疗保健服务对需接受睡眠呼吸暂停评估人群的识别；以及商业健康技术产品所提供的信息在睡眠临床评估中的适用性。数据集的主题标签为 Stroke、Sleep Apnea Syndrome (OSAS)、Insomnia、Excessive Daytime Sleepiness。关于数据集的具体样本量、变量字段、随访时间点、测量工具等细节，源站未提供。
【采集与来源】
该数据集来源于 clinicaltrials.gov。源站描述中提及的研究条件包括卒中、睡眠呼吸暂停综合征（OSAS）、失眠和日间过度嗜睡。关于数据的具体采集方式、采集地点、采集时间范围、纳入与排除标准、样本招募情况等信息，源站未提供。
【适用场景】
基于其主题与关注点，该数据集适用于与卒中后睡眠障碍相关的研究与应用场景，例如：了解卒中人群中 OSAS、失眠和日间过度嗜睡的发生情况；探讨睡眠障碍与卒中患者身体、心理状况及日常活动水平之间的关系；研究医疗保健服务中对睡眠呼吸暂停评估对象的识别方式；以及评估商业健康技术产品信息在睡眠临床评估中的潜在作用。关于该数据集在其他具体场景中的适用性，源站未提供。
【使用方法】
源站未提供该数据集的具体使用方法，包括数据获取方式、访问格式、字段说明、分析指引等。
【质量与限制】
源站未提供关于该数据集质量与限制的说明，例如样本代表性、数据完整性、偏倚控制、缺失值处理等信息。
【引用与许可】
源站未提供该数据集的引用方式与许可信息。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07579871
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
疾病：卒中、睡眠呼吸暂停综合征（OSAS）、失眠、日间过度嗜睡。目前，对于卒中后睡眠障碍的普遍程度及其对身心状况影响的广泛性，尚缺乏足够了解。本项目将探究睡眠障碍与卒中的关联有多常见，以及它们如何在身体和心理上影响卒中患者，还有他们日常生活中的活动水平。项目还将研究医疗服务如何识别哪些人应接受睡眠呼吸暂停评估。如今，市面上有商业健康技术产品能提醒用户夜间可能存在的呼吸问题，但患者基于这些商业健康技术产品向医生提供的信息是否应纳入睡眠呼吸暂停风险的临床评估，尚不清楚。该项目将连续邀请来自瑞典斯科讷和布莱金厄的卒中患者。
卒中后三个月，参与者将完成问卷调查，接受活动记录仪监测，并佩戴商用健康技术产品——智能手表一周，同时完成一夜的呼吸记录。基于这些数据，可以确定有多少参与者患有睡眠障碍及其对他们的影响，以及哪些因素可能导致个体患有睡眠呼吸暂停。
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。
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