以人为本、基于理论、整合数字技术的干预方法开发

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07306117

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：牙龈炎。具体目标——目的：本项目的总体目标是制定更有效的针对青少年的预防性方案，以促进口腔/牙周健康。在该项目框架内，最近开展了一项临床治疗研究，研究人员在其中测试了一种以人为中心、基于理论的行为干预，以增强青少年对适当口腔卫生行为的动机。本研究是该项目的延续，重点是通过引入数字技术来进行干预的方法开发：本研究的具体目标是：* 测试一款移动健康应用程序，作为牙科护理中以年轻人为对象的、以人为中心、基于理论的干预的支持/工具，以及* 探索以人为中心的数字化维护会议是否可被视为有助于长期维持/促进积极的口腔健康/口腔卫生习惯。背景：在瑞典，所有儿童和青少年都被纳入免费牙科护理范围内的预防性方案。

尽管如此，流行病学研究显示，青少年的口腔卫生状况显著较差，牙龈炎患病率很高。牙龈炎是一种可逆的疾病，但若不加以治疗，可能发展为慢性破坏性牙周炎。成人群体中牙周炎患病率约为40%，并伴随相关后果及治疗/康复的显著费用。预防疾病进展的最重要因素是通过充分的日常口腔卫生建立感染控制。牙科专业人员在教育和增强个体对此类健康促进行为的动力方面发挥着关键作用。既往流行病学研究已确定了与青少年健康行为和牙周健康状况相互作用的个体和环境因素。在接诊年轻患者时，牙科专业人员务必考虑这些因素，以实现以人为本的

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。