帕金森病电子监测的多中心实施

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05164783

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。引言与依据：帕金森病（PD）是一种缓慢进展的慢性疾病，其特征是一系列运动和非运动症状，如运动迟缓、震颤和跌倒，还包括睡眠障碍、认知衰退、行为问题和自主神经功能衰竭。这些症状常随时间波动，且在不同患者间存在差异。这些波动性且常致衰弱的症状需要适当的监测。由于这种复杂性，大多数患者需要长期的专业护理。目前荷兰帕金森病的患病率估计为每10万人中600-775人。预计到2040年，这一数字将增加超过50%。加之医疗成本上升和预计可用医疗专业人员数量的减少，目前大多数（荷兰）医院对帕金森病采取的标准照护模式——即由运动障碍专家进行频繁的门诊随访——很可能将无法持续。此外，帕金森病患者的护理质量仍有改进空间。患者提到的最重要方面是改善自我管理。

其他改进点包括：参与的不同医疗专业人员之间的沟通；预先护理规划以及单一接入点/个人个案管理员。最近，一个国际帕金森病领域的专家组发表了一篇观点文章，阐述了他们关于优化帕金森病患者照护的想法。除前述几点外，这些专家还提到：在家庭而非医院提供照护；主动而非被动的照护，以及提高医疗专业人员的专业能力。改善帕金森病患者照护可持续性并解决若干照护质量相关问题的一个可能方案，在于使用远程医疗（或电子健康）：通过电信技术对患者进行远程诊断和治疗。远程医疗存在于一个广泛

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。