帕金森病数字诊断设备开发

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06663826

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

疾病：帕金森病。帕金森病（PD）是全球最常见的神经退行性疾病之一，影响65岁以上人群的1%。目前，PD的诊断基于病史、临床评估和神经系统检查。最广泛使用的诊断标准是运动障碍学会（MDS）的标准和工具（即MDS-UPDRS）。进一步的信息可能来自人们对自身症状的主观描述，和/或通过一些简短的步行测试，如在诊所进行的3米计时起立-行走测试（TUG）作为瞬间快照。然而，人们的症状在不同日子及一天之内都会有所变化，而主观描述依赖于他们的记忆和在家的观察。这些回忆可能不可靠或缺乏足够细节（特别是当患者存在认知障碍时）。因此，当前的PD诊断标准高度依赖于患者本人和诊断医生。这种主观性可能导致诊断的变异性。此外，这些临床评估无法准确追踪疾病随时间的进展，使得提供个性化医疗变得困难。

此外，人工检查缺乏精确的测量工具，导致观察测量的精确度较低，且无法检测出早期亚临床体征。基于定量数据而非对临床发现的主观解释的客观诊断非常重要2。因此，PD的早期准确诊断以及准确的疾病进展监测仍然是PD的重要挑战。在PD中已描述了几种眼视觉异常。研究报告称，75-87.5%的PD患者存在异常的眼动功能(3,4)。这些功能障碍可能先于或后于运动症状出现，因此，眼动功能的评估可能为早期疾病检测或疾病进展提供有价值的信息(5)。最常报告的眼动功能障碍是

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。