婴幼儿互动干预（PIXI）
项目目标是通过迭代过程开发并测试一种干预措施，以理解相关家庭需求并提供干预服务，可用于罕见神经遗传病婴儿早期干预与家庭支持相关研究（来源 clinicaltrials.gov）
基本信息
资源简介
婴幼儿互动干预（PIXI）
该数据集来自 clinicaltrials.gov，主题为 Parent and Infant Inter(X)Action Intervention（PIXI），属于神经系统疾病/其他分类。其关注在症状出现前已确诊的罕见神经遗传病婴儿，涉及 Fragile X、Angelman、Prader-Willi、Dup15Q、Duchenne Muscular Dystrophy、Phelan-McDermid、Rett、Smith Magenis 等综合征。项目目标是通过迭代过程开发并测试一种干预措施，以理解相关家庭需求并提供干预服务，可用于罕见神经遗传病婴儿早期干预与家庭支持相关研究（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：疾病：Fragile X Syndrome、Angelman Syndrome、Prader-Willi Syndrome、Dup15Q Syndrome、Duchenne Muscular Dystrophy、Phelan-McDermid Syndrome、Rett Syndrome、Smith Magenis Syndrome。拟议项目的主要目标是通过迭代过程开发并测试一种干预措施，以应对并支持患有罕见神经遗传病（例如 fragile X、Angelman、Prader-Willi、Dup15q、Phelan-McDermid、Rhett、Smith Magenis、Williams、Turner、Kleinfelter、Down 综合征、Duchenne muscular dystrophy）且在症状出现前被识别的婴儿的发展。PiXI 旨在利用围绕高危婴儿发展和早期干预的现有基础知识，既理解在症状出现前被诊断为罕见神经遗传病婴儿家庭的需求，也为这些家庭提供干预服务。研究者旨在 1）de
【主题与分类】
主题标签：Fragile X Syndrome、Angelman Syndrome、Prader-Willi Syndrome、Dup15Q Syndrome、Duchenne Muscular Dystrophy、Phelan-McDermid Syndrome、Rett Syndrome、Smith Magenis Syndrome、Williams Syndrome、Turner Syndrome。本站分类：神经系统疾病。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT03836300
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT03836300
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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；
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
疾病：脆性X综合征、安格曼综合征、普拉德-威利综合征、Dup15Q综合征、杜氏肌营养不良症、费伦-麦克德米德综合征、雷特综合征、史密斯-马吉尼斯综合征。拟议项目的主要目标是通过迭代过程开发并测试一种干预措施，以应对和支持在症状出现前被诊断患有罕见神经遗传疾病（如脆性X综合征、安格曼综合征、普拉德-威利综合征、Dup15q综合征、费伦-麦克德米德综合征、雷特综合征、史密斯-马吉尼斯综合征、威廉姆斯综合征、特纳综合征、克兰费尔特综合征、唐氏综合征、杜氏肌营养不良症）的婴儿的发育。PiXI旨在利用围绕高危婴儿发育和早期干预的现有基础知识，既了解在症状出现前被诊断患有罕见神经遗传疾病的婴儿家庭的需求，又为其提供干预服务。研究者旨在1）以试点家庭样本开发PIXI，2）测试PIXI对婴儿和父母结局的初步效果。
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。
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