技术辅助提示提高住院内科患者体力活动

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06336252

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：慢性阻塞性肺疾病、心力衰竭、帕金森病、关节炎、老年；恶病质、中风后遗症。研究设计 方案描述 本研究将作为一项随机多中心试验进行，包括欧洲3家医院（哥本哈根、斯塔万格和热那亚）。将纳入呼吸内科、心内科、老年病科、骨科或神经内科收治的患者，并将使用或不使用可提供卧床、坐位、站立和行走时间视觉反馈的监测器来测量其身体活动水平。出院后，反馈将包括连接到反馈机制的健身车或沙发车。设计 选择随机多中心研究设计。所有参与者在住院期间和出院后都将测量其身体活动。大约一半的参与者在住院期间将通过放置在床头柜上的移动设备接收关于身体活动量的视觉反馈，出院后，他们将获得连接到反馈机制的健身车或沙发车。

参与者分配

参与者将按1：1的比例进行分配，依据年龄组、性别和活动能力水平进行分层，分为对照组（无反馈）和干预组（视觉反馈组）。我们计划，分析集将可能纳入162名患者（计划在丹麦、挪威和意大利各纳入54名患者）。将使用计算机生成的随机化序列，将每个研究中心的参与者分配到干预组和对照组。

研究参与时长

每位参与者将从入院时开始观察，直至其出院，并进行为期3个月的随访。

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。