大麻二酚药物干预试验

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06014424

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：阿尔茨海默病。本研究将探讨大麻二酚（CBD）是否为治疗阿尔茨海默病（AD）激越症状的有效方法。这种天然来源的CBD纯度极高（99%），由符合加拿大卫生部指南的制造商生产。大麻产品在加拿大可合法购买。激越在AD中很常见，已知与跌倒和体重减轻等身体健康问题、AD进展以及照护者负担相关。目前针对AD激越的治疗并非对所有人都有效，且其安全性令人担忧。治疗激越对于改善AD患者及其家庭的生活质量很重要，因此需要找到更安全、更有效的AD激越治疗方法。本试验的结构称为“交叉研究”。在两个治疗阶段中的第一阶段，参与者将被随机分配接受CBD或安慰剂。随后在第二阶段，他们将交叉转换至相反的治疗。参与者将接受研究治疗共计19周，然后在完成研究治疗后继续随访4周。

研究期间将有12次研究访视，大约每2周一次，以及每周8次电话访视。除了考察CBD治疗激越的有效性外，研究人员还将考察其对AD患者其他相关结局的益处，包括总体神经精神症状、照护者痛苦、认知、营养状况和疼痛。

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。