Thrive at Home：面向老年人的虚拟现实社交干预

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07835568

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：心理健康（抑郁症）、心理健康与总体幸福感、孤独感、幸福感、照护者负担、照护者幸福感、轻度认知障碍（MCI）、阿尔茨海默痴呆（AD）。美国约90%的老年人倾向于在家中居家养老。然而，居家养老的老年人可能会经历社会隔离，以及有意义的社交和认知参与机会有限，而这些与抑郁、认知衰退和死亡风险增加相关。尽管居家护理服务旨在支持身体和日常生活需求，但其提供持续社交和认知参与的能力可能有限。“居家茁壮成长”（Thrive at Home）研究旨在检验一个网络化虚拟现实（VR）社交平台能否通过将接受居家护理的老年人与彼此以及附近养老社区的居民连接起来，帮助弥补这一缺口。这是一项采用等待名单对照设计的去中心化随机对照试验。将从美国约25个城市的居家护理机构办公室招募250名接受居家护理的65岁及以上居家老年人。

受试者的认知范围涵盖从无损害到中度痴呆，且需蒙特利尔认知评估（MoCA）评分达到12分或以上方符合入选条件。受试者按1：1随机分配至第1组（立即治疗）或第2组（等待名单对照）。干预时间线与剂量：* 第1组（立即治疗）：在基线评估后1-3周内开始VR社交项目，参加为期6周的主要干预阶段，随后进入为期4周的监测阶段，在此期间平台访问持续开放并追踪自发使用情况。* 第2组（等待名单对照）：前6周仅继续接受标准居家照护，之后交叉接受为期4周的简化版VR社交项目。两组最终均接受干预，既保障受试者福祉，又在主要6周时间点保留严格的组间标准照护比较。干预包括每周三次VR小组活动：两次本地社交会话

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。