CHAT儿童睡眠研究
Childhood Adenotonsillectomy Trial 面向发作性睡病及相关临床研究，提供公开可访问的时序数据、标注或队列信息，适合用于分类、疾病表型分层、结构测量、风险预测和医学AI模型基准测试。
基本信息
资源简介
CHAT儿童睡眠研究
【数据内容】
源站原始描述：The CHAT is a multi-center, single-blind, randomized, controlled trial designed to test whether after a 7-month observation period, children, ages 5 to 9.9 years, with mild to moderate obstructive sleep apnea randomized to early adenotonsillectomy (eAT) will show greater levels of neurocognitive functioning, specifically in the attention-executive functioning domain, than children randomized to watchful waiting plus supportive care (WWSC). Other outcomes assessed included other indices of neuroc…
【适用方向】
时序数据适用于疾病进展预测、生理信号监测与事件发生的时序建模。
【获取与许可】
源站页面：https://sleepdata.org/datasets/chat
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://sleepdata.org/datasets/chat
标准获取流程：
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- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
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- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
Childhood Adenotonsillectomy Trial 是与发作性睡病相关的公开数据集，包含时序数据，可用于分类、表型识别、疾病评估或算法验证。
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。
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