识别运动的神经特征以推进帕金森病认知衰退的治疗

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05972759

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
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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。

数据说明

疾病：帕金森病。帕金森病（PD）是一种进行性神经系统疾病，在老年人中最为普遍，预计到2040年将影响全球超过1200万人。传统上被认为是一种运动障碍，但现在人们普遍认为PD对认知表现的影响，80%的PD患者会出现执行功能受损。典型的PD相关认知效应包括信息处理、定势转换、工作记忆和双任务处理受损。虽然抗帕金森病药物和深部脑刺激（DBS）在管理疾病症状方面有效，但疾病修饰仍然难以实现。运动被提议作为PD的通用处方，能够减缓疾病进展；特别是固定自行车运动被认为是PD患者（PwPD）的理想运动方式。研究者的开创性双人自行车研究首次在人类PD患者中利用强制运动（FE），并证明与自愿运动（VE）相比，临床评分改善了30%。

简而言之，FE是一种源自帕金森病动物模型的高强度运动模式，其中自愿运动速率得到增强而非替代。因此，与在标准固定自行车上进行自愿运动（VE）的帕金森病患者相比，FE模式下的患者在双人自行车上以更高的速率（踏频）被辅助踩踏。这项工作导致了推荐帕金森病患者进行高强度运动的范式转变。尽管运动有可能改变疾病进展，但其作用机制及对基底节功能的影响尚不清楚。

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。