胶质母细胞瘤远程监测与护理研究方案

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06129760

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：胶质母细胞瘤、静脉血栓栓塞症、癫痫发作。胶质母细胞瘤是成人最常见的原发性恶性脑肿瘤，复发率几乎为100%，且文献报告其中位生存期低至14至18个月，即使接受最大程度治疗也是如此。尽管受试者会频繁接受临床和影像学随访以监测病情，但并发症难以预料，并可能突然发生。例如，胶质母细胞瘤受试者常表现出高凝状态，使其易发生静脉血栓栓塞（VTE），并导致显著发病率和死亡率。VTE是接受门诊化疗的癌症受试者的主要死因之一，及时检测和治疗可提高生存率。以直接面向消费者设备形式存在的可穿戴传感器，可能有助于获得洞见，从而实现及时、主动的干预。近20%的美国居民拥有智能可穿戴设备，如FitBit或Apple Watch。由于COVID-19大流行促进了远程医疗服务的发展，将可穿戴设备整合到临床护理中的进程已加快。可穿戴技术的可及性和可负担性不断提高，也为向受试者提供远程且及时的护理创造了新的可能。消费级设备中的传感器可采集多种信息。经皮光学光电容积描记术利用无创血流数据提供心脏和呼吸测量。同时，运动和空间数据由加速度计和陀螺仪提供。随后可整合这些原始数据，以深入了解从步数到更高层级信息（例如最大摄氧量[VO2 max]和睡眠时长）在内的生物计量参数。既往研究已在更高层面上利用这些数据，将运动活动和生命体征与患者的血栓形成风险相关联，但尚未在脑肿瘤人群中开展。本研究将要求受试者佩戴Apple Watch，并记录任何健康事件或症状。将在所采集的数据中分析相关模式。

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。