卒中后加工速度训练向日常认知任务迁移研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05162781

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：卒中、认知功能障碍。本研究将比较两种针对伴有持续性轻至中度认知障碍的成人卒中患者的认知康复方法。两种方法均采用基于网络的计算机“游戏”来训练认知加工速度，即个体处理通过感官接收到的信息的速度。该训练称为加工速度训练（SOPT）。其中一种方法将增加（A）在实验室进行的、涉及重要认知成分的日常活动训练，以及（B）旨在将认知改善从治疗环境迁移至日常生活的程序。该方法称为约束诱导认知疗法（CICT）。另一种方法将增加（A）在实验室进行的放松、健康营养和健康睡眠训练，以及（B）旨在促进将这些生活方式改变融入日常生活的程序。该方法称为大脑健康-健康教育生活方式计划（BF-HELP）。CICT和BF-HELP均包含35小时的训练。将在患者家中安排十次每次1小时的SOPT训练，由参与者独立进行。

将安排10次每次2.5小时的实验室内、面对面、由治疗师指导的会谈。这些会谈将包含一段简短的SOPT；会谈的大部分时间将用于在实验室内针对目标行为进行训练，以及实施旨在促进治疗效果向日常生活迁移的程序；后一类程序统称为“迁移包”。为适应参与者其他活动的需求，训练会谈的安排可紧凑至连续两周的每个工作日，也可宽松至四周内每隔一个工作日左右进行一次。两组家庭照护者还将接受培训，学习如何最好地支持参与者参与其治疗方案。该研究还将检验治疗结束后进行随访电话是否有额外益处。这些电话的目的是支持过渡

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。