针对骨肌减少症与多病共存以预防衰弱的OPTIMA-C研究
该数据集来自clinicaltrials.gov，聚焦卒中、创伤性脑损伤、膝骨关节炎与乳腺癌人群，研究骨肌减少症和多病共存如何单独或共同影响衰弱连续体的表现与轨迹
基本信息
资源简介
针对骨肌减少症与多病共存以预防衰弱的OPTIMA-C研究
该数据集来自clinicaltrials.gov，聚焦卒中、创伤性脑损伤、膝骨关节炎与乳腺癌人群，研究骨肌减少症和多病共存如何单独或共同影响衰弱连续体的表现与轨迹。OPTIMA-C将建立统一的管理与数据平台，探索康复住院早期进行肌少症筛查的可行性，并利用早期肌肉超声确定可能预测康复功能或整体结局的关键肌肉及其与急性疾病结局的相关性，同时量化数字标志物并研究其与身体、肌肉和骨骼影像学发现的相关性（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：条件：卒中、创伤性脑损伤、膝骨关节炎、乳腺癌。骨肌减少症和多病共存已成为驱动衰弱循环的两个关键前因因素，导致不良结局。然而，多病共存和/或骨肌减少症如何单独或共同影响衰弱连续体的表现和轨迹，目前仍不清楚。OPTIMA-C将开发统一的管理和数据平台，探索在康复住院早期对肌少症进行包容性筛查的可行性。早期肌肉超声也将被用于确定可能预测所研究人群康复功能或整体结局的关键肌肉及其与急性疾病结局的相关性。数字标志物被量化，并研究其与身体、肌肉和骨骼影像学发现的相关性。
【主题与分类】
主题标签：Stroke、Traumatic Brain Injury、Knee Osteoarthritis、Breast Cancer。本站分类：肿瘤/乳腺癌。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06073106
下载信息
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数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06073106
标准获取流程：
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- 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
疾病：卒中、创伤性脑损伤、膝骨关节炎、乳腺癌。骨少肌症与多病共存已成为驱动衰弱循环的两个关键前因因素，导致不良结局。然而，多病共存和/或骨少肌症如何单独或协同影响衰弱连续体的表现与轨迹，目前尚不清楚。OPTIMA-C将建立统一的行政与数据平台，探索在康复住院早期对肌少症进行包容性筛查的可行性。早期肌肉超声也将被用于确定可能预测所研究人群中康复功能或整体结局的关键肌肉，及其与急性疾病结局的相关性。数字标志物被量化，并研究其与身体、肌肉和骨骼影像学发现的相关性。
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
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