基于VR的认知训练对2型糖尿病合并轻度认知障碍患者的认知保护效应

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07650318

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   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
   • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
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数据说明

疾病：2型糖尿病（T2DM）、轻度认知障碍（MCI）。随着中国人口老龄化程度不断加深，2型糖尿病（T2DM）已成为严重威胁我国老年人健康的疾病。T2DM患者中，痴呆风险随年龄增长迅速升高。轻度认知障碍（MCI）是正常衰老与痴呆之间的关键过渡阶段；早期干预可有效延缓疾病进展并降低痴呆发生风险。在此背景下，认知训练等非药物干预因安全性高、易于实施，已成为早期干预的重要支柱。传统纸笔式认知训练受限于缺乏沉浸式真实场景以及患者依从性不理想。虚拟现实技术凭借其沉浸性和交互性，在MCI患者认知康复中已显示出良好效果。然而，目前仍缺乏针对T2DM合并MCI专门设计的VR认知训练方案。

本研究旨在评估一种定制化虚拟现实认知训练系统联合糖尿病自我管理模块，对伴有轻度认知障碍的2型糖尿病成年患者的认知保护效果。该系统将多感官认知训练与糖尿病饮食管理教育相结合，以同时改善认知功能、代谢指标及糖尿病自我管理能力。本试验还系统验证了该定制化虚拟现实训练系统的安全性和参与者依从性。共纳入40名符合条件的参与者，并按1：1比例随机分配至虚拟现实认知训练组或传统纸笔认知训练组。干预周期为24周。所有参与者在入组前至少3个月及整个试验期间均维持稳定的降糖方案，并接受标准化的每周糖尿病健康教育。每周通过言语交流和电话进行随访。

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

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