纸质与智能手机记忆支持

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06444841

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

条件：阿尔茨海默病、轻度痴呆、轻度认知障碍。阿尔茨海默病及相关痴呆会导致日常功能、独立性和生活质量显著下降。这些疾病中最早的认知变化之一是前瞻性记忆受损，即记住未来意图（如在特定时间服药）的能力。此前针对前瞻性记忆的干预研究采用记忆策略或认知训练，但这些方法在临床人群中仅带来有限改善。相比之下，一项I期试点试验表明，基于智能手机的记忆辅助工具（提醒应用）可被轻度认知障碍和轻度痴呆患者接受并使用，以改善主观和客观的前瞻性记忆表现。研究者现将在II期随机对照试验中检验其疗效、持久性以及在不同样本中的获益可推广性。将招募约200名轻度认知障碍或轻度痴呆参与者，其中一半来自数字弱势背景（低社会经济地位、农村或历史上代表性不足的群体）。

参与者将完成基线评估，然后被随机分配到智能手机提醒应用程序干预组或使用纸质记忆支持系统的主动对照组。在为期4周的干预期内，参与者将完成由患者选择和实验者分配的前瞻性记忆评估，并接受强化培训课程，以促进对干预/对照系统的自我效能感。将在3个月和6个月的随访阶段评估效果的持久性。作为次要目标，研究伙伴将被同时招募，以收集知情者评分，追踪研究伙伴对参与者的帮助程度，并确定改善患者的前瞻性记忆是否能改善研究伙伴的生活质量（例如，通过减轻为自己和受照护者记住事项的双重待办清单负担）。

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。