痴呆赋能与行动创新研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT03550131

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：阿尔茨海默病、痴呆、轻度认知障碍、帕金森病痴呆、路易体痴呆、血管性痴呆。我们将探讨以下目标：目标1。测试旨在增加患有AD/RD的老年护理接受者（CRs）及其护理提供者（CGs）身体活动的干预措施的转化与增强效果。目标2。评估标准及个性化干预对主要结果（身体活动与功能；护理提供者的感知压力；护理接受者的独立性/居住状态（机构化））和次要结果（健康相关生活质量；抑郁症状；护理接受者的行为障碍）的短期与长期影响。目标3。检验护理接受者-护理提供者特征（包括护理接受者与护理提供者关系类型、性别以及护理接受者AD/RD的严重程度）对标准及个性化干预治疗效果的调节作用。

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。