音乐建立联系

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06079216

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

病症：痴呆、阿尔茨海默病、血管性痴呆。全球范围内，包括美国在内的医疗保健系统长期面临训练有素的护理人员短缺问题。美国医疗保健协会指出，“医疗保健系统在关键岗位上已长时间面临训练有素的护理人员不足。”这一短缺直接影响到全美45，800个长期护理（LTC）社区。与此同时，超过半数的LTC居民患有某种形式的痴呆。这两个问题构成了严重的公共卫生关切，因为痴呆与多种行为表现相关，如攻击性、焦虑和躁动。通过定制化的心理社会干预和沟通支持，痴呆的行为表现可以得到有效管理。遗憾的是，现有的人员短缺使得此类干预措施的实施颇具挑战。缓解人员短缺的一个有力且常被忽视的方法是，利用退休志愿者来协助对痴呆患者（PWD）进行干预。

基于音乐几乎普遍受到喜爱以及一项前景良好的初步研究，本STTR项目拟开发和测试的产品将建立在主要研究者既往工作的基础上。“通过音乐建立联系”（MCTM）是一项迫切需要的产品，将使退休志愿者能够为痴呆症患者（PWD）实施基于证据的音乐与讨论干预。MCTM旨在提高参与度、提升生活质量并减少痴呆症患者的行为表达。该干预将包括两个主要组成部分：（1）面向志愿者的综合在线培训课程，将提供痴呆症的总体概述，演示与痴呆症患者沟通的有效策略，并指导志愿者有效实施MCTM课程；（2）包含结构化MCTM干预方案和工具包的应用程序，志愿者将通过该应用程序实施MCTM。MCTM将进行市场推广

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。