睡眠干预与神经认知结局

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05987007

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：睡眠障碍、遗忘型轻度认知障碍。本研究旨在了解睡眠干预对改善老年人睡眠及构建认知/大脑韧性的效果。为实现这一目标，研究人员将开展一项初步随机临床试验，将五十名患有遗忘型轻度认知障碍和睡眠障碍的老年人分配到不同治疗组，以测试失眠认知行为疗法（CBTI）和声学慢波活动增强（SWAE）在6个月内的效果。CBTI是一种心理治疗干预，旨在解决与睡眠和就寝相关的适应不良认知和行为模式。SWAE通过非侵入式头带实施，该头带利用播放声学刺激（“粉红噪声”）检测并放大内源性慢波活动。将比较各组在认知表现和阿尔茨海默病血浆生物标志物（磷酸化tau）变化方面的差异。

研究人员还将通过考察一系列客观测量的睡眠指标（如睡眠结构、睡眠时长、觉醒次数）以及APOE基因型和抑郁症状，来探索睡眠与认知/生物标志物之间关系背后的潜在机制。

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。