癌症人群运动处方与干预的开发与推广

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07751783

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

条件：癌症、癌症（结肠癌、乳腺癌、淋巴瘤、慢性淋巴瘤白血病、多发性骨髓瘤）、肺癌（非小细胞）、肝癌、成人、癌症幸存者。本研究设计为单臂、开放标签的干预性研究项目。主要目标是建立并实施一套系统化、基于机构的运动处方方案，专为癌症幸存者量身定制。临床路径从合作医生或个案管理员进行患者转介和初步筛查开始。符合条件的参与者随后接受由康复医师主导的多方面运动前评估。该综合评估整合了病史回顾、心血管风险分析、功能性体能测试以及心肺运动试验（CPET）。此外，在临床认为必要时进行肌肉骨骼超声检查，以客观评估参与者的身体状况。基于综合评估结果，康复医师将参与者分为高、中、低运动风险类别。

随后根据所分配的风险等级制定个体化运动处方，详细规定所需的运动方式——包括有氧运动、抗阻训练和柔韧性练习——以及具体的强度、频率、持续时间和安全注意事项。在实施阶段，参与者执行规定的运动方案，同时使用标准化的每周训练日志记录其进展。该方案纳入不良事件报告和数据反馈机制，以确保连续的安全监测和干预质量。为维持动态照护模式，临床数据收集和综合再评估在三个不同的时间点进行：基线（T0）、干预第三个月（T1）和干预第六个月（T2）。这些每三个月一次的定期再评估有助于持续调整风险分层和个性化运动处方，确保干预措施保持安全、准确和有效。

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。