PorchLight 项目

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05550727

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：记忆丧失、阿尔茨海默病、痴呆。拟议项目是一项完全嵌入式的实用性试验（R01），继与明尼苏达州路德会社会服务处（LSS-MN）合作的R61试点项目之后开展。对于本项目：a）在R61阶段开发的老年陪伴者培训项目，现将作为LSS-MN常规入职流程的一部分，在其明尼苏达州一半的项目区域内向所有老年支持志愿者提供；LSS-MN将在拟议的NIA项目最后几个月内，按照质量改进方法，向全州所有区域和志愿者提供PorchLight项目；以及b）LSS-MN将定期对志愿者、客户和照护者进行调查，作为持续跟踪和质量改进工作的一部分。明尼苏达大学的研究人员将不收集数据，也不实施培训，因为这些活动将完全整合到LSS-MN的工作流程中。

[注：由于了解到接受LSS-MN项目服务/与其相关的照护者中，接受调查者大多并未为LSS-MN客户提供照护，自2024年秋季起，UMN将不再要求并分析有关LSS-MN照护者的数据。] 明尼苏达大学的参与：明尼苏达大学及LSS-MN以外的合作研究人员将仅：1）协助选择调查项目；2）为评估目的，对LSS-MN各地区进行随机分组，以开展真实世界试验的初始阶段；3）分析LSS-MN分享的去标识化数据；4）在科学、实践和政策渠道/环境中传播项目结果。

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。