肌肉疾病接纳承诺疗法试验

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT02810028

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：肌肉疾病。既往研究表明，尽管生活质量由肌肉疾病的严重程度决定，但这并不能解释肌肉疾病患者生活质量下降的所有方面。既往研究提示，采用接纳承诺疗法（ACT）的认知行为方法最适合肌肉疾病患者。一项针对七名肌肉疾病患者的该方法的初步研究结果令人鼓舞，并促成了这项ACT的确证性试验。本研究的目的是确定ACT干预改善肌肉疾病患者生活质量的有效性。将招募患有以下肌肉疾病之一的患者：肢带型肌营养不良症、导致贝克型肌营养不良表型的抗肌萎缩蛋白病、面肩肱型肌营养不良症和包涵体肌炎。患者将主要通过国王学院医院（KCH）和皇家伦敦医院（RLH）的肌肉门诊招募，同时也通过英国肌肉萎缩症协会（MDUK）和英国这些肌肉疾病患者登记处招募。

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。