通过移动病例管理改善心脏康复结局（iCARE）

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04938661

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

病症：急性心肌梗死、急性冠脉综合征、稳定型心绞痛、经皮冠状动脉介入治疗、心力衰竭。为实现我们的具体目标，我们将采用单中心、前瞻性、三臂、平行组、随机对照试验设计。在确定参与资格时，患者将被随机分配到三个组之一（比例为1:1:1）：第1组由仅接受常规心脏康复的患者组成，第2组由接受常规心脏康复并附加mHealth平台的患者组成，第3组由仅使用mHealth平台进行远程病例管理的患者组成。临床指标将包括传统心血管风险因素，并额外追踪服务利用与依从性以及生活质量。测量将在基线（干预前）和约3个月时（与常规心脏康复完成时间一致）进行。额外的随访将在进入心脏康复后12个月进行。研究臂的随机分配将采用多维动态分配算法，以最小化研究臂间在年龄、性别、体重指数和种族方面的不平衡。

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。