新加坡老年干预研究以减少认知衰退和身体衰弱（SINGER）研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05007353

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：认知障碍、阿尔茨海默病、血管性认知障碍、痴呆、脑疾病、中枢神经系统疾病、神经系统疾病、神经认知障碍。基于人群的为期2年临床试验——芬兰预防认知障碍和残疾的老年干预研究（FINGER）的结果表明，包括体育活动、营养指导、认知训练、社交活动和血管风险因素管理的多领域干预措施，能够减缓认知衰退风险增高的健康老年人的认知衰退。目前，尚无药物治疗方案能与这些效果相匹敌。因此，迫切需要在新加坡人群中测试这些发现的普遍性、适应性和可持续性。在新加坡启动了一项为期6个月的初步研究，证明了FINGER干预措施以及一套适用于亚洲人群的本地化干预措施的文化可行性和实用性。因此，下一步是进行更大规模的SINGER试验，以确定这些干预措施在新加坡的有效性。

如果这些干预措施被证实有效、安全且具有高度的适用性和可扩展性，该研究将为迅速增长的老龄化人口提供重要的临床和公共卫生意义。

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。