包涵体肌炎患者运动治疗研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦包涵体肌炎(IBM)患者的运动治疗可行性研究。源站描述指出,IBM 患者对康复和物理治疗资源需求显著,但可及性有限,且疾病进展会导致身体功能逐渐下降

基本信息
资源简介
包涵体肌炎患者运动治疗研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦包涵体肌炎(IBM)患者的运动治疗可行性研究。源站描述指出,IBM 患者对康复和物理治疗资源需求显著,但可及性有限,且疾病进展会导致身体功能逐渐下降。项目旨在 Oslo University Hospital(OUS)为居住于奥斯陆及周边地区的 IBM 患者开发并实施为期 16 周的运动干预,每周在 OUS 由对该患者群体有丰富临床经验的物理治疗师指导训练一次,并鼓励患者在两次训练之间每周至少在家运动一次,以达到通常可改善体适能的运动量。数据可用于了解该运动干预方案的设计与可行性背景(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:包涵体肌炎(IBM),可行性研究。关于包涵体肌炎(IBM)患者的运动,目前所知甚少。尽管由于疾病的进展性质导致身体功能逐渐下降,患者对这些服务的需求显著,但IBM患者获得康复和物理治疗资源的机会有限。该项目的目的是在Oslo University Hospital(OUS)为居住在奥斯陆及周边地区的IBM患者开发并实施为期16周的运动干预。运动课程将每周在OUS进行一次,由对该患者群体具有丰富临床经验的物理治疗师指导。鼓励患者在OUS两次课程之间每周至少在家运动一次,以达到通常可改善体适能的足够运动量。
【主题与分类】
主题标签:Inclusion Body Myositis (IBM)、Feasibility Study。本站分类:症状、体征与临床所见。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06644482
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06644482
标准获取流程:
- 访问源站链接,注册/登录账号;
- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
条件:包涵体肌炎(IBM),可行性研究。目前关于包涵体肌炎(IBM)患者运动锻炼的了解甚少。IBM患者获得康复和物理治疗资源的机会有限,尽管由于该疾病的进展性特征导致身体功能逐渐下降,对这些服务的需求却十分显著。本项目旨在为居住在奥斯陆及周边地区的IBM患者在奥斯陆大学医院(OUS)制定并实施一项为期16周的运动干预。运动课程将每周在OUS进行一次,由在该患者群体方面具有丰富临床经验的物理治疗师指导。鼓励患者在OUS课程之间的间隔期每周至少在家锻炼一次,以达到通常能够改善体适能的足够运动量。将通过多种方法评估该运动干预的可行性和益处,例如焦点小组访谈、体能测试和问卷调查。
该研究还将提供宝贵的见解,探讨运动是否能改善IBM患者的肌肉力量、体能和平衡能力。
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。
数据缺失?
依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。




