PACE 项目中痴呆患者照护（COPE）

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04165213

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

疾病类型：额颞叶痴呆、痴呆、多发性脑梗死性痴呆、血管性痴呆、混合性痴呆、阿尔茨海默病、路易体病、皮克病。第一阶段a——在线培训项目——我们将开发十个自定进度的在线学习模块。这些模块将使参与的职业治疗师和注册护士能够随时随地访问内容和活动，以辅助他们的学习。模块将包含丰富的多媒体内容和互动评估，以保持学习者的参与度。模块将便于将内容打包成此类内容的最新互操作性标准，包括最新的可共享内容对象参考模型规范，这将允许内容的再利用和与其他机构共享。为了适应多样化的学习需求，模块将采用四维超学习模型设计。一般原则将从模块学习目标开始，随后回顾核心概念以及必修和/或自主学习活动。模块的小型讲座部分将包括模块主要概念的信息。

由于这些模块采用自主学习进度，学习者可以按自己的节奏学习，并参与嵌入的互动学习活动。临床推理维度将为学习者提供解决问题和临床决策的机会。该维度将包含情景案例和病例研究，并配有需要分析和综合的问题。最后一个维度是学习成果的评价/评估。该维度将使用教师自编测验和标准化前测与后测来评估特定学习成果的达成情况。这些自主学习进度的模块将具有高度互动性，融合多媒体内容、评估和学习者评价，使PACE工作人员能够深入参与内容，并在模拟场景中练习应用。每个模块大约需要学习者用45-60分钟完成。参与者可以在整个培训期间的不同时间分别使用这些模块。

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。