数字化游戏化膈肌训练在儿科肺康复中的临床与自主神经疗效

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07765264

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：儿童哮喘、慢性呼吸系统疾病、阻塞性气道疾病。患有慢性限制性或阻塞性肺部疾病的儿科患者往往难以坚持家庭康复方案。本多中心、平行组随机临床试验（1：1分配比例）旨在评估一种低成本、去中心化的数字应用程序能否改善儿科队列的客观肺部指标和运动依从性。研究程序：符合条件的6-14岁参与者被随机分配至DGDT干预组或标准对照组。干预组：参与者在家庭智能手机上下载一款开放获取的互动游戏化呼吸应用程序。患者每天进行两次引导式腹式呼吸，每次15分钟，持续12周。该应用程序提供实时听觉/视觉反馈，以促进受控吸气和延长呼气，同时记录依从性数据。对照组：参与者接受标准的三球机械诱发性肺量计，并执行相同的方案（每次15分钟，每天两次，持续12周），同时使用人工日志进行记录。

结果评估与生物安全：在门诊儿科诊所，于基线、第6周（中点）和第12周（研究退出）进行肺量计评估。为优化资源和生物安全，基线和随访临床检测使用集中式临床级智能便携式肺量计（MIR Spirobank Smart），配备一次性纸板/塑料咬嘴，并在每次检测之间进行医疗级消毒。统计计划：将采用意向性治疗（ITT）方法，通过重复测量方差分析（RM-ANOVA）分析FEV1、FVC及FEV1/FVC比值从基线至6周和12周的变化。

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。