沉浸式虚拟现实生物反馈干预在风湿科门诊患者中的可行性研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov，聚焦风湿科门诊患者中基于沉浸式虚拟现实与生物反馈的干预可行性研究。覆盖的疾病包括类风湿关节炎、系统性红斑狼疮、脊柱关节病和血管炎，主题涉及利用 VR 与生物反馈帮助管理风湿性疾病患者的慢性疼痛，并评估该疗法在门诊环境中的实用性
基本信息
资源简介
沉浸式虚拟现实生物反馈干预在风湿科门诊患者中的可行性研究
该数据集对应一项在风湿科门诊环境中开展的临床研究，主题为基于沉浸式虚拟现实的生物反馈干预的可行性。研究关注类风湿关节炎、系统性红斑狼疮、脊柱关节病和血管炎患者，探索将虚拟现实与生物反馈结合用于帮助管理风湿性疾病患者慢性疼痛的潜力，并评估该疗法在门诊场景中的实用性。数据集收录了该研究的注册与描述信息，可为了解沉浸式虚拟现实与生物反馈在风湿病学门诊中的应用方向提供参考，适合关注肌肉骨骼系统疾病及其他相关领域的研究人员查阅。
【数据集背景】
风湿性疾病患者常面临慢性疼痛管理问题。该研究旨在探讨在风湿科门诊中使用虚拟现实与生物反馈技术帮助管理此类患者慢性疼痛的可行性，其目标在于了解基于虚拟现实与生物反馈的疗法在门诊环境中的实用性。研究涉及的条件包括类风湿关节炎、系统性红斑狼疮、脊柱关节病和血管炎。
【数据内容】
数据集围绕一项以沉浸式虚拟现实与生物反馈为干预手段的可行性研究展开，覆盖的疾病主题包括类风湿关节炎、系统性红斑狼疮、脊柱关节病和血管炎。内容涉及利用虚拟现实与生物反馈帮助风湿性疾病患者管理慢性疼痛，以及评估该疗法在门诊环境中的实用性。具体受试者数量、干预流程细节、结局指标数值等未在源站描述中提供，源站未提供。
【采集与来源】
该数据集来源于 clinicaltrials.gov，属于临床研究注册信息。源站描述说明了研究目的与关注疾病，但未提供具体的采集方式、采集时间范围、样本量及数据采集机构等信息，源站未提供。
【适用场景】
该数据集可用于了解沉浸式虚拟现实与生物反馈干预在风湿科门诊患者中的可行性研究方向，适用于关注类风湿关节炎、系统性红斑狼疮、脊柱关节病和血管炎等疾病慢性疼痛管理的研究人员参考，也可为探索虚拟现实技术在风湿病学门诊环境中的实用性评估提供背景信息。具体的数据分析应用场景未在源站描述中说明，源站未提供。
【使用方法】
源站未提供具体的数据使用方法、访问方式或分析指南。
【质量与限制】
该数据集为临床研究注册信息，源站描述仅涵盖研究目的与关注疾病范围，未提供样本量、结局数据、统计方法及质量控制措施等信息，源站未提供。使用时应注意到其内容限于研究描述层面，不能替代完整的研究结果数据。
【引用与许可】
源站未提供引用格式与许可信息。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT03459274
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
条件：类风湿关节炎、系统性红斑狼疮、脊柱关节病、血管炎。目的是研究在风湿病门诊中使用虚拟现实（VR）和生物反馈，以帮助管理风湿病患者的慢性疼痛。目标是了解基于VR/生物反馈的疗法在门诊中的实用性。
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。
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