慢性阻塞性肺疾病患者颈部区域生物力学研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06246370

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：慢性阻塞性肺疾病、姿势性；缺陷、颈痛、咳嗽。次要目的是研究颈部区域生物力学与姿势、功能性运动能力、抑郁和焦虑水平、颈部残疾、咳嗽严重程度之间的相关性。根据这些目的，将纳入17名患有慢性阻塞性肺疾病且处于全球慢性阻塞性肺疾病倡议（GOLD）1-2-3-4期、临床稳定4周的患者，以及17名年龄>40岁的健康对照者。将使用测试和问卷来确定慢性阻塞性肺疾病的严重程度并评估姿势。将使用侧位和后位视图的照片分析来评估颅颈区域的静态和动态生物力学。为了分析胸壁，将进行放射学评估。将使用关节角度测量法评估动态颅颈运动学分析。将进行颅颈区域肌肉力量和耐力测试。将进行呼吸肌力量测试和咳嗽评估测试。

将采用颈部功能障碍指数、咳嗽评估测试问卷、贝克抑郁和焦虑问卷、北欧肌肉骨骼问卷。将进行6分钟钉板与圆环测试、6分钟步行测试。根据所获得的结果，将基于COPD患者的疾病严重程度，研究颅颈区域生物力学与姿势之间的关系。这将为该领域的专业人员提供指导。

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。