儿童脑肿瘤与血液癌症患者的神经认知及心理社会结局

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05709522

标准获取流程：

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   • 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：脑肿瘤、儿童、血液癌症。理由：贫困、社会文化、心理社会和生物学风险因素之间的协同作用影响儿童的神经认知结果。在我们这样的中低收入国家，儿童在不利条件下成长，了解儿童的未来潜力和生产力十分重要。据研究人员所知，有限的信息表明，巴基斯坦在这一领域没有数据。评估儿童在这一脆弱时期的神经认知和心理结果的数据，以及设计可能有助于从本研究中改善的干预措施，将有助于评估效应的方向和程度，识别将从个体治疗中受益的高风险儿童，并利用这些知识加强家庭支持。研究设计与地点：一项随访12个月的前瞻性队列研究。该研究将在阿迦汗大学医院（AKUH）和真纳研究生医学中心（JPMC）进行。参与者将从神经外科/肿瘤科诊所招募。

研究参与者 研究参与者将为5至21岁、新诊断患有脑肿瘤和血液癌症且处于任何分期的儿童，这些儿童尚未接受任何治疗。抽样策略 将采用目的抽样技术选择参与者。目标人群，即尚未接受癌症治疗的脑肿瘤和血液癌症儿童，将由受过训练的心理学家接触。样本量：神经认知结局的平均差异范围为15至23，标准差差异范围为14至27，从治疗前至治疗后12个月。生活质量的平均差异范围为9至16，标准差差异范围为18至19。以80%的检验效能和5%的显著性水平。然而，研究者使用两总体均值计算样本量，以比较两组的平均神经认知和心理评分。

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。