新兴非洲裔美国成年人哮喘与技术

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05445583

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

病症：哮喘。哮喘在美国造成了大量的发病和死亡，尤其是在非裔美国新兴成年人（AAEA；18-30岁）中，但针对这一人群的哮喘项目却很少。提供教育并解决管理哮喘内在动机的干预措施可能最为有效。然而，面对面干预往往难以实施，尤其是在新兴成年人中。移动哮喘管理干预可能有助于改善哮喘控制，使人们能够过上更健康的生活。在这个项目中，研究团队将采用创新策略，利用智能手机应用提供个性化哮喘信息（MES）、护士提供的哮喘教育（SA）、短信（SMS）和体力活动追踪（PAT）的最有效组合，开发移动哮喘管理干预。本提案的目的是开发一种有效的移动健康干预措施，以改善AAEA的哮喘管理和哮喘控制。研究者将评估多种技术组件辅助和改善传统哮喘教育的能力。

研究完成后，研究者将获得一种经验支持的移动哮喘管理干预措施，以改善AAEA的哮喘控制。假设干预后，未控制哮喘的参与者将在哮喘控制方面显示出临床显著的改善，并且还将观察到哮喘管理行为、生活质量、症状、依从性和急性发作方面的改善。

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。