用于类淋巴增强的合成血管舒缩数据集

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07814534

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

条件：帕金森病（PD）。这项初步研究将评估一种多模式干预的可行性、安全性、耐受性及探索性生理效应，该干预旨在影响自主神经、脑血管、呼吸及类淋巴相关生理功能。该研究将引导式呼吸、间歇性高碳酸血症和无创迷走神经刺激（nVNS）相结合，并进行连续或重复的生理监测以及探索性血液生物标志物评估。类淋巴系统是一个遍布大脑的路径，参与脑脊液与组织间液的交换以及代谢废物从脑组织中的清除。类淋巴相关的液体运输受睡眠、脑血管搏动性、血管运动、呼吸生理和自主神经调节的影响。帕金森病与其中多个系统的异常有关，包括自主神经功能、睡眠和脑干去甲肾上腺素能信号传导。

因此，本研究旨在探讨对呼吸和自主生理进行控制性操纵是否会产生可测量的生理信号变化，这些信号被假设与类淋巴相关的流体动力学有关。该研究将招募最多20名成年人，包括约10名早期帕金森病参与者和10名年龄匹配的健康对照参与者。在计入脱落、访视不完整或数据不可用等情况后，目标分析样本约为16名参与者。本研究设计为试点研究，并未以确立临床疗效为统计效能目标。参与者将完成为期一周的方案。在筛查和知情同意后，参与者将完成一次入组和基线访视，其中可能包括健康和人口学问卷、生命体征、基线生理测量、引导呼吸以及Applied Cognition GF监测器的培训。随后，参与者将在两个基线夜晚完成居家过夜监测。参与者随后将完成两次……

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。