音乐干预减轻肺癌微创手术患者痛苦与疼痛的效果

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07235098

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：肺癌（疑似或确诊）。癌症诊断可能导致广泛的情感、身体和社会痛苦。此外，肺癌的手术治疗本身就是一个应激事件。癌症护理中纳入有助于满足患者心理、社会和精神需求的服务非常重要。音乐疗法干预已被用于缓解癌症患者的症状和治疗副作用，其疗效已在多种环境中得到证实。在音乐疗法（基于与受过训练的音乐治疗师互动的个性化方法）和音乐医学（使用预先录制的音乐）之间的区别中，音乐疗法报告了最佳的疗效结果。由于音乐内容可以对生理、心理和行为层面产生影响，音乐聆听在音乐疗法干预领域的使用正在增长。本研究的主要目的是评估音乐疗法干预是否能有效减轻疑似或确诊肺癌并接受微创肺部手术患者的心理症状（痛苦）和身体症状（疼痛）。

次要目标是评估作为应激生物标志物的血清皮质醇下降情况，以及对额外镇痛剂量的需求以实现疼痛控制。

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。