针对痴呆的定制音乐治疗

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为针对痴呆的定制音乐治疗,属于神经系统疾病与阿尔茨海默病范畴。源站描述涉及 Alzheimer Dementia、Dementia, Vascular、Dementia, Lewy Body、Dementia Parkinson's Disea

University of BergenUniversity of Bergen
clinicaltrials
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时间序列Alzheimer DementiaDementia, VascularDementia, Lewy BodyDementia Parkinson's Disease
Tailored Music Therapy for Dementia

基本信息

模态
时间序列
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

针对痴呆的定制音乐治疗

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为针对痴呆的定制音乐治疗,属于神经系统疾病与阿尔茨海默病范畴。源站描述涉及 Alzheimer Dementia、Dementia, Vascular、Dementia, Lewy Body、Dementia Parkinson's Disease 等条件,并指出痴呆常伴随焦虑、抑郁、激越、幻觉和睡眠障碍等复杂症状,其进展可能威胁痴呆患者与亲属之间的关系,原因之一是可能失去互惠与相互支持的关系,从而影响双方生活质量并加重照护负担。该干预中的音乐治疗聚焦于增加积极情绪、增强互惠并刺激交流。第1、5、10次音乐治疗会谈被录像,会谈前最初5分钟录像将提供整个会谈中所观察主要结局的基线。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:Alzheimer Dementia、Dementia, Vascular、Dementia, Lewy Body、Dementia Parkinson's Disease。痴呆之后常伴随焦虑、抑郁、激越、幻觉和睡眠障碍等复杂症状。痴呆的进展可能威胁痴呆患者(PWD)与其亲属之间的关系。原因之一是可能失去互惠和相互支持的关系。这可能影响PWD及其亲属的生活质量,并增加照护者负担。本干预中的音乐治疗聚焦于增加积极情绪、增强互惠并刺激交流。第1、5和10次音乐治疗会谈被录像。会谈前最初5分钟录像将提供整个会谈中所观察主要结局的基线。录像被分析以检查

【主题与分类】

主题标签:Alzheimer Dementia、Dementia, Vascular、Dementia, Lewy Body、Dementia Parkinson's Disease。本站分类:神经系统疾病/阿尔茨海默病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03011723

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03011723

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  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:阿尔茨海默痴呆、血管性痴呆、路易体痴呆、帕金森病痴呆。痴呆常伴随焦虑、抑郁、激越、幻觉和睡眠障碍等复杂症状。痴呆的进展可能威胁痴呆患者(PWD)与其亲属之间的关系。原因之一是可能丧失互惠性和相互支持的关系。这可能影响痴呆患者及其亲属的生活质量,并增加照护者负担。本干预中的音乐治疗侧重于增加积极情绪、增强互惠性和促进交流。第1次、第5次和第10次音乐治疗会话进行录像记录。会话前录制的前5分钟将提供整个会话中观察到的初级结局指标的基线。对视频进行分析,以考察社会交流行为和情绪健康的变化。将对观察结果进行时间序列分析,使我们能够评估治疗干预的潜在效果,并了解变化何时、为何以及在多大程度上实时展开。

前后测指标是次要的。该项目是对近期两项音乐治疗设计的整合与进一步发展。(参考文献中引用的文章。)

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。

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