痴呆症运动游戏革命
源站描述指出，主要神经认知障碍被世界卫生组织列为公共卫生优先事项，目前尚无治愈或有效阻止其进展的疾病修饰疗法，而增加体力活动或减少血管风险因素等生活方式改变有助于防止脑萎缩和认知衰退，因此结合运动与表现反馈、趣味、放松和社交的运动游戏对老年人具有前景
基本信息
资源简介
痴呆症运动游戏革命
该数据集来自 clinicaltrials.gov，聚焦痴呆症与运动游戏（Exergaming）相关研究，覆盖 Major Neurocognitive Disorder、Alzheimer Disease、Parkinson Disease、Lewy Body Dementia 及 Mixed Dementias 等疾病人群。源站描述指出，主要神经认知障碍被世界卫生组织列为公共卫生优先事项，目前尚无治愈或有效阻止其进展的疾病修饰疗法，而增加体力活动或减少血管风险因素等生活方式改变有助于防止脑萎缩和认知衰退，因此结合运动与表现反馈、趣味、放松和社交的运动游戏对老年人具有前景。该数据可用于神经系统疾病与阿尔茨海默病相关研究（来源 cl。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：病症：Major Neurocognitive Disorder、Alzheimer Disease、Parkinson Disease、Lewy Body Dementia、Mixed Dementias。背景：Major neurocogntivie disorders (MNCD) 被世界卫生组织列为公共卫生优先事项。迄今为止，尚无能够治愈 MNCD 或有效阻止其进展的疾病修饰疗法。然而，增加体力活动和/或减少血管风险因素等生活方式改变，可有效防止脑萎缩和认知衰退。因此，有人建议关注针对人们生活方式的非药物疗法，例如涵盖多个领域（包括体育锻炼和认知刺激）的多模式治疗策略。将锻炼与表现反馈、趣味、放松和社交相结合的运动游戏，对老年人具有前景。本目标为 th
【主题与分类】
主题标签：Major Neurocognitive Disorder、Alzheimer Disease、Parkinson Disease、Lewy Body Dementia、Mixed Dementias。本站分类：神经系统疾病/阿尔茨海默病。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06631742
下载信息
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源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06631742
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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
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- OpenDataLab:
数据说明
病症：重度神经认知障碍、阿尔茨海默病、帕金森病、路易体痴呆、混合性痴呆。背景：重度神经认知障碍（MNCD）被世界卫生组织列为公共卫生优先事项。迄今为止，尚无能够治愈MNCD或有效阻止其进展的疾病修饰疗法。然而，增加身体活动和/或减少血管风险因素的生活方式改变，能有效预防脑萎缩和认知衰退。因此，有建议提出应聚焦于针对人们生活方式的非药物疗法，比如涵盖多个领域（包括体育锻炼和认知刺激）的多模式治疗策略。结合了锻炼与表现反馈、乐趣、放松及社交的体感游戏，对老年人颇具前景。本试点随机对照试验旨在评估体感游戏干预对MNCD患者的效果。
本研究旨在回答的主要问题是：* 运动游戏干预如何影响长期护理机构居民的步态速度、认知和运动功能以及抑郁症状和生活质量。* 运动游戏干预如何影响长期护理机构居民的体力活动和睡眠。方法：研究者计划纳入48名居住在长期护理机构的参与者。参与者将参加为期12周的活跃舞蹈视频游戏（每周3次，每次15分钟），或接受常规照护。在基线和干预后测量以下指标：简易体能状况量表（SPPB）、蒙特利尔认知评估（MoCA）、神经精神科问卷（NPI）、康奈尔痴呆抑郁量表（CSDD）、阿尔茨海默病患者生活质量量表（QoL-AD）、Katz日常生活活动能力量表（Katz-ADL）、老年睡眠问卷（GSQ-6）、过去12周内的跌倒次数、运动传感器GENEactiv测量的体力活动和睡眠参数，以及非接触式传感器盒Sleepiz测量的睡眠参数。对于所有结局指标，描述性
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
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