个性化习惯养成方法-睡眠

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07029919

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：青少年行为、睡眠障碍、儿童哮喘、知识、态度、实践、态度、习惯。研究人员将采用随机、两组、前测/后测设计，检验个性化习惯方法-睡眠（PATH-S应用程序）的有效性，并探讨以下研究问题：接触PATH-S应用程序在多大程度上能提高青少年与改善睡眠相关的知识、行动提示、感知困倦度和自我效能？PATH-S将使用休闲游戏和间歇性强化技术，鼓励青少年采纳并坚持个性化习惯以改善睡眠时长。研究人员与主题专家、医生和目标受众合作，确保PATH-S应用程序反映高风险哮喘青少年的特定需求；尽量减少适得其反的服务重复和资源支出；并为青少年创造增强能力的机会，以改善其整体睡眠和习惯。

首席研究员（PI）在主题专家和医生的协助下，制定了必要的研究材料，包括招募方案、评估工具和人类受试者知情同意材料。首席研究员还概述了适当的统计分析方法。所有程序文件在评估启动前均经KDH研究与传播机构（KDHRC）伦理审查委员会审查。研究人员将通过评估合作伙伴招募参与者，这些合作伙伴将通过电子通知和传单向青少年传播研究信息。评估合作伙伴包括全国性哮喘组织。通知和传单提供有关研究目标、参与者资格的信息以及资格表格的链接。一旦潜在参与者完成资格表格且符合研究资格，他们将收到一个指向安全在线平台上知情同意书的链接。在同意并加入研究后，青少年将完成一项前测调查，并被随机分配到干预组或对照组。干预

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。