通过定制体力活动干预改善运动能力
疾病类型：非霍奇金淋巴瘤、心脏；功能性障碍、霍奇金淋巴瘤、生活质量、I期乳腺癌、II期乳腺癌、III期乳腺癌。主要目标：确定在接受体力活动干预（PAI）与健康生活干预（HLI）的参与者之间，从基线到干预6个月时，峰值VO2（即身体消耗的氧气量或体积）变化百分比是否存在>10%的差异（即2.06 ml
基本信息
资源简介
通过定制体力活动干预改善运动能力
该数据集来自 clinicaltrials.gov，聚焦肿瘤与乳腺癌人群，涉及 Non Hodgkin Lymphoma、Hodgkin Lymphoma、Heart; Functional Disturbance、Quality of Life 以及 Stage I、II、III Breast Cancer。研究比较 Physical Activity Intervention（PAI）与 Healthy Living Intervention（HLI）两组，主要目标是判断干预 6 个月后 peak VO2 相对基线的百分比变化是否超过 10%（即 2.06 ml/kg/min 差异），次要目标涉及 peak exercise c。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：疾病类型：非霍奇金淋巴瘤、心脏；功能性障碍、霍奇金淋巴瘤、生活质量、I期乳腺癌、II期乳腺癌、III期乳腺癌。主要目标：确定在接受体力活动干预（PAI）与健康生活干预（HLI）的参与者之间，从基线到干预6个月时，峰值VO2（即身体消耗的氧气量或体积）变化百分比是否存在>10%的差异（即2.06 ml/kg/min的差异）。次要目标： 确定在接受PAI与HLI的参与者之间，从基线到干预6个月时，峰值运动心输出量、计算得出的A-VO2差以及运动前左心室功能指标的变化百分比是否存在>10%的差异。 在这些相同的参与者中，1）比较PAI组和HLI组在开始癌症治疗后基线至3个月及6个月时6分钟步行距离（6-minWD）、健康相关生活质量（HRQOL）、疲劳、力量、体力活动、认知与身体功能的变化；2）确定这些指标6个月时间依赖性变化与峰值VO2之间的关系；以及3）检验峰值运动心输出量和/或计算得出的动静脉氧差的时间依赖性变化是否与峰值VO2相似的时间依赖性变化相关。* 通过加速度计评估体力活动参与情况。
【主题与分类】
主题标签：Non Hodgkin Lymphoma、Heart; Functional Disturbance、Hodgkin Lymphoma、Quality of Life、Stage I Breast Cancer、Stage II Breast Cancer、Stage III Breast Cancer。本站分类：肿瘤/乳腺癌。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05595577
下载信息
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数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05595577
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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。
- OpenDataLab:
数据说明
疾病类型：非霍奇金淋巴瘤、心脏；功能性障碍、霍奇金淋巴瘤、生活质量、I期乳腺癌、II期乳腺癌、III期乳腺癌。主要目标：旨在确定在接受体育活动干预（PAI）与健康生活干预（HLI）的参与者之间，从基线到干预6个月时，峰值VO2（即身体消耗的氧气量或体积）变化百分比是否存在>10%的差异（即2.06毫升/千克/分钟的差异）。次要目标：* 确定在接受PAI与HLI的参与者之间，从基线到干预6个月时，峰值运动心输出量、计算得到的动静脉氧差及运动前左心室功能指标的变化百分比是否存在>10%的差异。
- 在这些相同的参与者中，1) 比较PAI组和HLI组在癌症治疗开始后基线至3个月及6个月时6分钟步行距离（6-minWD）、健康相关生活质量（HRQOL）、疲劳、力量、身体活动、认知与身体功能的变化；2) 确定这些指标在6个月时的时变变化与峰值摄氧量（peak VO2）之间的关系；以及3) 检验峰值运动心输出量和/或计算得出的动静脉氧差随时间的改变是否与峰值摄氧量相似的时变变化相关。* 通过加速度计评估身体活动参与情况。
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
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