标准化音乐治疗方案对接受持续电神经调控的异常运动患者生活质量的影响

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05214313

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：肌张力障碍、帕金森病、特发性震颤。方法学：这是一项前瞻性、对照、随机、开放标签、单中心、双臂、平行、1：1比例的、非药物性治疗干预研究，随访三个月（类别2）。主要和次要终点的分析将在意向性治疗（ITT）基础上进行：每位患者在纳入时接受评估并至少接受一次主要终点评估后，将按其随机分组进行分析。各组初始可比性将通过对定性变量不同类别的频率进行描述来对每组进行描述。由于定量变量的分布并不总是高斯分布，这些变量的描述将使用均值和标准差，同时也使用中位数以及最小值和最大值。如果各组在一个混杂因素上不可比，将考虑进行调整或分层（在存在交互作用的情况下）。

主要终点分析 将使用Student’s t检验（若分布符合高斯分布）或非参数检验（Mann-Witney检验，若分布不符合高斯分布）比较两组在两次评估（T0和T3个月）之间SF36总分的绝对变化。为了估计“效应量”，将通过协方差分析模型分析得分变化，该模型包括干预效应（ETP）和SF36纳入值。若分布非高斯分布，则将进行正态化转换，并检验残差的正态性。次要终点分析 SF36得分、SF36子分数、焦虑和抑郁症状得分以及EVIBE的变化将采用与主要终点相同的方法进行分析。疾病知识的变化将在1个月和3个月时，对每个领域进行组间和组内分析（卡方检验或Fisher精确检验；组内分析采用Mac-Nemar卡方检验）。根据名义变量，

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。