基于虚拟现实的远程运动对囊性纤维化患儿运动能力的影响

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05850351

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   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
   • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
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数据说明

条件：儿童囊性纤维化、远程康复、虚拟现实。本项目旨在研究一项为期12周、以远程运动形式应用的虚拟现实锻炼计划对囊性纤维化患儿运动能力的影响，这些患儿的身体活动水平在疫情期间进一步受到限制。本研究的原创性在于，它将是首个在囊性纤维化中通过远程运动进行沉浸式虚拟现实锻炼的研究。囊性纤维化的预后与呼吸能力和身体活动水平相关。有氧运动对肺功能产生积极影响；可提高囊性纤维化患者的有氧能力、生存率和生活质量。囊性纤维化患儿进行面对面活动会增加交叉污染和肺部感染的风险。远程运动在减少交通/时间损失以及降低感染风险方面更具成本效益。基于电子游戏活动的虚拟现实锻炼提供了一种良好的替代方案，尤其有助于激励年轻人并提高其对康复的依从性。

本项目计划研究以下假设：在有助于社交的团体中进行的虚拟现实运动，能够在无医院感染风险的情况下提高运动能力。患者将被随机分为两组。虚拟现实组将以虚拟环境中的团队活动形式进行身体活动。为此，将向患者提供虚拟现实头戴设备，以营造自然、沉浸式的环境和逼真的体验。活动将以4-6名囊性纤维化儿童为一组，在物理治疗师的陪同下进行，为期12周，每周3天，两组每次30-45分钟。在12周计划开始和结束时，将对患者进行评估。将采用6分钟步行试验来测量囊性纤维化儿童的运动能力。治疗结束时，预期

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。