难治性或不明原因慢性咳嗽的咳嗽管理健康应用

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07070895

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：难治性慢性咳嗽、不明原因慢性咳嗽、咳嗽高敏感性。这项单队列临床试验的目标是了解基于智能手机的咳嗽管理（CM）项目能否减轻患有难治性或不明原因慢性咳嗽的成年人（21-80岁）的咳嗽频率和负担。 它旨在回答的主要问题是：* 与每位参与者为期一周的基线相比，使用CoughPro应用程序中的CM功能四周是否能降低客观咳嗽率（每小时咳嗽次数）？ * 该项目是否还能减轻咳嗽强度（发作指标），并改善患者在莱斯特咳嗽问卷和PGI-S上报告的生活质量评分？参与者将：* 连续6周佩戴Hyfe CoughMonitor智能手表（1周基线、4周干预、1周随访），每晚充电。 * 在为期4周的干预期间，完成基于行为性咳嗽抑制疗法的科学应用内CM课程，并练习这些技巧。* 在基线和第4周结束时填写在线问卷（LCQ和PGI-S）。* 参加一次简短的退出访谈，然后归还智能手表并获得补偿券。

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。