通过家庭睡眠呼吸暂停检测改善认知障碍结局

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04335994

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：阻塞性睡眠呼吸暂停、阿尔茨海默病、血管性痴呆、轻度认知障碍、帕金森病伴痴呆、路易体痴呆、混合性痴呆。阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA）会导致睡眠中呼吸异常暂停，在血管性认知障碍（VCI）和阿尔茨海默病（AD）患者中很常见，并会加剧这些疾病中出现的认知缺陷。OSA通常采用持续气道正压通气（CPAP）治疗，已被证明可改善VCI患者的认知功能并减缓AD患者的认知衰退。尽管需要在VCI/AD患者中识别OSA，但这些患者往往未接受OSA检测。一个主要障碍是，实验室多导睡眠监测（iPSG）作为目前诊断OSA的标准方法，对可能依赖他人照护或需要熟悉睡眠环境的VCI/AD患者来说并不方便。iPSG的一种便捷且更便宜的替代方案是家庭睡眠呼吸暂停检测（HSAT），该检测已针对iPSG进行了验证以诊断OSA，并已证明在VCI/AD患者中可行。

我们的主要目标是确定在随机化后6个月内完成睡眠测试的患者比例方面，使用HSAT是否优于iPSG。我们还将研究HSAT与iPSG在6个月时的成本效益、患者满意度、接受CPAP治疗的患者比例、认知变化、情绪、睡眠相关及功能结局。

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。