比较智能手机技术与记忆策略对阿尔茨海默病前瞻记忆的改善

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT03384043

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
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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：阿尔茨海默病、轻度认知障碍、轻度痴呆。阿尔茨海默病是一种使患者及其照护者身心俱疲的疾病，以典型的认知症状（如记忆丧失）以及对生活质量的影响为特征。研究人员和临床医生逐渐认识到，一种特定类型的记忆——前瞻性记忆——在轻度阿尔茨海默病中可能尤其受损。前瞻性记忆是对未来意图、目标和日常事务的记忆，支持前瞻性记忆的神经认知过程受损可能会降低独立生活能力（如服药依从性）。本研究探讨一种基于技术的干预措施，以帮助参与者完成日常前瞻性记忆任务。轻度认知障碍和轻度阿尔茨海默病的参与者将接受为期四周的智能手机使用培训。研究将测量智能手机的可接受性、可用性和整体用户体验。此外，还将测试参与者完成日常前瞻性记忆任务的情况。

在一组中，参与者将接受培训，学习使用智能手机个人助理提醒系统，该系统会在适当的时间或地点提醒参与者他们的目标、任务和家务。在对照组中，参与者同样会携带智能手机，但将接受培训，学习一种记忆策略，即通过口头表达外部提示来提醒自己执行目标、任务和家务。本研究的目标在于探究智能手机技术或记忆策略是否能用于减轻轻度阿尔茨海默病参与者的记忆负担，并改善其日常独立生活功能。

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。