DANCEREX 慢性神经系统疾病概念验证研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06112639

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：多发性硬化症、轻度神经认知障碍、神经认知功能障碍。本临床试验的目标是测试一种新的数字疗法解决方案，该方案将基于舞蹈和音乐的整体、多维康复计划与创新激励系统（DANCEREX-DTx）相结合，用于慢性神经系统疾病（多发性硬化症和前轻度认知障碍——MCI/有阿尔茨海默病风险的MCI）。其主要旨在回答的问题包括：1]该数字疗法解决方案在依从性、临床/功能指标、生活质量和替代指标方面的疗效；2]系统的可用性和可接受性。参与者将被随机分配（分配比例为2：2：1）至实验组（DANCEREX——24次基于舞蹈的多维项目课程，并结合创新激励系统）、活性对照组（24次基于舞蹈的多维项目课程）和安慰剂组（24次教育项目课程）。

研究人员将把实验组与其他两组进行比较，以评估一种整合了多维舞蹈项目和激励系统的数字治疗解决方案是否能有效提高康复治疗的依从性。

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。