肺癌与老龄化：改善老年肺癌患者的福祉

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06636721

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

疾病：肺癌。目标1。研究者将首先开发一种简短的老年评估工具，旨在满足老年肺癌患者的特定需求。作为基础，研究者将收集现有的、有实证支持的老年评估工具，如老年成人肿瘤项目（SAOP）评估、老年8项（G8）以及分诊风险筛查工具（TRST）。研究者将把这些工具结合起来，使所有相关领域都纳入综合评估中。然后，研究团队将协作在评估中加入更多项目（与老年肺癌患者常面临的困难相关），并删除多余或不相关的项目。随后，研究团队将开发一种基于需求的行为干预方案的初始原型，以解决老年肺癌患者与老龄化相关的特定问题和多重共病。该行为干预将基于并扩展先前测试过的干预方案，该方案已证明对减轻老年肺癌患者的抑郁和焦虑症状有益。

干预将采用5次会谈的方案，以个体治疗形式提供给患者，可通过远程医疗或面对面进行。该方案将整合认知行为疗法（识别和挑战自动思维、进行行为激活）和接纳承诺疗法（整合个人价值观、距离化技巧）的要素。干预将包括问题解决、与亲近之人及医疗团队沟通、以及改善与肺癌相关呼吸困难的呼吸技巧等技能。目标2。研究人员随后将对肺癌患者（N=12）、提供者利益相关者（N=12）和照护者（N=6）进行访谈，以获取对所提议评估和干预的反馈。照护者参与者将是a）参与本研究访谈的肺癌患者的照护者，或b）照护者

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。