ICU中智能手机检测认知运动分离数据集

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07917728

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：创伤性脑损伤（TBI）患者、脑内出血、蛛网膜下腔出血、心脏骤停（CA）。严重神经损伤患者，如创伤性脑损伤、脑内出血、蛛网膜下腔出血或心脏骤停，可能表现为无反应，尽管部分患者保留有常规床旁检查无法检测到的隐藏意识。这种情况被称为认知运动分离（CMD）。使用脑电图（EEG）的研究表明，一些无法对身体指令做出反应的患者仍可能表现出表明他们理解并能遵循指令的脑活动。然而，这些EEG方法并未广泛可用，因为它们通常需要专门的设备和专业知识。正在进行SMART-CMD研究，以确定智能手机支持的EEG范式是否可在多中心的重症监护病房中可行地实施。该研究还将评估CMD的检测是否与住院期间的恢复以及损伤后六个月的功能结局相关。

SMART-CMD研究旨在促进更广泛的临床实施，并提高CMD检测的诊断准确性。

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。