基于多感官环境的阿尔茨海默病患者作业治疗

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07279103

标准获取流程：

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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

条件：阿尔茨海默病、作业治疗、康复、照护者倦怠、痴呆的行为和心理症状、感觉处理障碍、认知。本研究旨在探讨基于多感官环境的作业治疗干预对阿尔茨海默病患者的感觉处理、认知功能、行为和心理症状以及照护者负担的影响。阿尔茨海默病作为一种进行性神经退行性疾病，会导致认知、情感和功能能力的逐渐受损，进而引起行为障碍并显著增加照护者的压力。近年来，非药物方法因其在管理痴呆相关症状、维持日常功能和支持照护者福祉方面的作用而受到关注。多感官环境提供涉及视觉、听觉、触觉、本体感觉、前庭觉、嗅觉和味觉的结构化刺激，旨在促进感觉整合，并通过有意义的感官体验促进参与。

这些环境可以通过营造舒适感和熟悉感，减少痴呆症患者的躁动，增强沟通，并改善情绪和注意力。这项随机对照研究将纳入65岁及以上、临床诊断为中度阿尔茨海默病的个体及其主要照护者。干预组将在标准作业治疗的基础上接受为期八周的多感官环境干预。对照组将接受标准作业治疗干预。结局指标将包括成人感觉处理量表以评估感觉处理模式，洛文斯坦老年作业治疗认知评估量表以评估认知表现，神经精神科问卷以评估行为和心理症状，以及照护者负担量表以评估照护者压力。将在干预前后进行评估，以确定目标变量的变化。

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。