序贯疗法治疗阿尔茨海默病的效果

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07768579

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
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     以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

条件：阿尔茨海默病所致轻度认知障碍、阿尔茨海默病。阿尔茨海默病具有进行性临床病程，中医理论描述了该病不同阶段的证候变化。早期以肾虚为主要证候。中期痰、火、血瘀可能更为突出，而晚期以严重气虚为特征。基于这种与分期相关的演变，根据“证候级联假说”开发了序贯中医治疗方案。初步临床观察提示对认知功能和整体临床状态可能有益，但来自前瞻性多中心研究的证据仍然有限。这项前瞻性多中心队列研究有三个主要目标。首先，它将描述阿尔茨海默病早期、中期和晚期认知功能、日常生活活动能力、神经精神症状和中医证候的自然变化。

它还将描述疾病进展过程中临床症状与中医证型之间的动态关系。其次，将评估与分期序贯中医治疗相关的临床结局，包括短期和长期临床变化。第三，将评估序贯中医治疗在真实世界临床使用中的安全性。治疗暴露将进行前瞻性记录。暴露评估将考虑累积用药、用药依从性、治疗连续性和治疗中断。来自药物发放和回收记录、用药日记以及研究者随访记录的信息将用于评估治疗暴露。从治疗暴露开始到后续结局评估的时间也将被记录。一般人口学和基线临床特征将被汇总

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。