BurnAlong 青少年及青年癌症幸存者试点研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05131815

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

疾病：癌症、转移性癌症、肿瘤、乳腺癌、肺癌、甲状腺癌、淋巴瘤、非霍奇金淋巴瘤。这是一项单臂、前瞻性、干预性试点研究。年龄在18-39岁的青少年和年轻成人（AYA）癌症幸存者（n=20）将参与为期三个月的虚拟团体体育活动（PA），该活动通过BurnAlong——一个健康平台和在线应用程序——进行。参与者将被要求与伴侣（朋友/配偶/子女/其他研究参与者）一起参加BurnAlong锻炼课程，每周至少三次，持续3个月。参与者还将每月与运动生理学家会面，进行定制化的锻炼课程。参与者可以根据需要，在BurnAlong上参加额外的体育和非体育活动。参与者还将被要求参与围绕AYA群体关注的关键主题的私密社交网络讨论，重点关注创伤后成长和积极心理学，每周至少发表2次帖子，持续3个月。参与者将在基线和研究结束时完成调查和身体评估。

参与者还需参加一次时长1小时的定性退出访谈，讨论他们的健康状况、参与体验以及使用BurnAlong平台的经历。

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。