COPD患者压力水平与抑郁焦虑症状评估

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04726917

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

疾病条件：慢性阻塞性肺疾病（COPD）、焦虑状态、应激、抑郁症状、心境障碍。慢性阻塞性肺疾病（COPD）表现为咳嗽、气短、咳痰、喘息和体力活动能力下降，是最常被诊断的肺部疾病之一。研究发现，焦虑和抑郁会增加急性加重和住院次数（从而降低生活质量），并导致体重变化、食欲改变、睡眠障碍、疲劳或精力丧失、注意力不集中、对未来悲观以及自杀倾向。据估计，COPD患者中焦虑的发生率为21%-96%，抑郁的发生率为27%-79%，均高于一般人群或其他慢性疾病患者。肺康复可改善COPD患者的体力活动和整体健康状况，使其恢复日常功能的独立性。需要提供心理支持，以减轻与肺部疾病本身及共病相关的负面心理症状。

本研究旨在评估符合住院肺康复项目条件的COPD患者中抑郁、焦虑和压力水平的患病率。该项目包括以下要素：在门诊护理机构进行为期三周的肺康复：* 每周5次、每次30分钟的特定呼吸练习——呼吸肌放松练习、增加呼吸量的练习、延长呼气练习、胸部叩击 * 每周5次、每次20-30分钟的功率自行车训练 * 每周5次、每次30分钟的健身和呼吸练习——协调与平衡练习、拉伸练习 * 舒尔茨放松训练。该技术包括每天进行约15分钟的训练课程。在每次课程中，练习者重复一组诱导放松状态的视觉化想象。

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。