慢性阻塞性肺疾病女性患者的尿失禁研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT02614105

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、尿失禁。这项双中心研究将包括一项采用平行组设计的随机对照试验（RCT），并包含两个干预组和一个对照组。招募和数据收集将在特隆赫姆的ØHT和圣奥拉夫医院同时进行。所有参与者在随机分组前都将完成初始为期四周的普通小组运动课程（每周一次，每次1小时）。该干预将侧重于力量训练（下肢和上肢）、耐力训练、平衡训练和胸廓松动练习。所有参与者将在两个时间点接受检查并完成问卷；初始四周普通运动后/干预前，以及随机分组后16周时。参与者将被随机分配到干预A组（盆底肌训练组）、干预B组（咳嗽抑制组）或对照组，对照组将接受关于盆底肌训练和咳嗽抑制的简要书面信息，但在整个干预期间不接受任何其他形式的定期随访或干预。

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。