OMT在持续性COVID-19后症状管理中的作用

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06016543

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：新冠急性后综合征。本观察性研究的目标是确定开展一项大规模研究的可行性，该研究旨在探讨使用整骨手法治疗（OMT）治疗新冠后症状患者的效果。其主要试图回答的问题是：1. 开展一项关于OMT对新冠后症状患者效果的大规模研究是否可行（基于有多少患者同意参与以及有多少患者完成研究）？2. 在接受OMT后，我们预期患者的新冠后症状严重程度、生活质量和重返工作能力会有多大变化？参与者将按照其医生的指导接受OMT，并在每隔一次OMT治疗结束后填写问卷。1. 参与者将在每隔一次OMT治疗结束后3天填写关于其新冠后症状、生活质量、重返工作能力以及所经历不良事件的问卷。2. 参与者将收到问卷链接，持续4个月或直至其症状缓解，以先发生者为准。3.

此外，参与者将在停止接受针对新冠后症状的OMT治疗后2个月，或入组研究后6个月（以先到者为准），完成一份随访问卷。

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。