Slow-SPEED：通过运动剂量延缓帕金森病早期进展

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06993142

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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

条件：帕金森病、前驱期、神经退行性疾病、基底神经节疾病、中枢神经系统疾病、突触核蛋白病、神经系统疾病、脑部疾病。理由：帕金森病（PD）是增长最快的神经退行性疾病。运动对帕金森病患者的运动症状和神经可塑性具有有益影响。然而，减缓疾病的干预措施在临床显性帕金森病中无效，此时病理已进展，但在前驱期帕金森病中可能成功，此时病理有限。携带LRRK2 G2019S或GBA1 N370S基因突变的人群发展为临床显性帕金森病的风险增加。因此，该群体很可能发展为前驱期帕金森病。本研究将迈出重要一步，通过使用新开发的、完全远程的基于智能手机的应用程序，研究长期体力活动对前驱期帕金森病患者前驱症状和疾病进展的可行性和初步疗效。该应用程序受STEPWISE试验（NCT04848077）中所用应用程序的启发，目前用于Slow-SPEED-NL（NCT06193252）。目的：联合主要目标有两个组成部分。

首先，评估运动干预对携带LRRK2 G2019S或GBA1 N370S变异个体前驱期负荷评分的长期（36个月）影响。该评分将来源于捕捉运动和非运动前驱症状的数字生物标志物。利用这些生物标志物，研究者旨在开发一个复合前驱期负荷评分，以估计前驱期特征的总体负担。主要结局的次要组成部分是确定长期（36个月）远程干预研究的可行性，表现为使用Fitbit智能手表测量的身体活动（步数）数字指标的纵向变化。我们的次要目标是对身体素质的潜在组间效应。第三，研究者探究是否可以通过数字化、去中心化的方式远程评估干预措施及前驱期运动和非运动症状。目前，血液和影像生物标志物未纳入作为结局指标。研究者打算

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。