虚拟现实用于肋间胸腔引流置入期间满意度与耐受性的头戴式随机对照试验

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06247800

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：胸腔积液。研究问题：虚拟现实能否作为一种分散注意力的方式，在小口径肋间胸腔引流管置入过程中提高参与者的满意度和耐受性？假设：VR可提高参与者在ICC置入过程中的满意度；VR可减轻ICC置入过程中的疼痛和焦虑；VR可提高操作者在ICC置入过程中的满意度。研究类型：这是一项单中心、前瞻性、干预性研究，研究对象为在马来西亚国民大学Canselor Tuanku Muhriz医院呼吸科接受随访、诊断为胸膜疾病的住院参与者。所有参与研究的参与者将通过4区组随机化分为干预组（VR）或对照组（无VR）。所有参与者在手术过程中除接受标准护理外，还将接受小口径ICC引流。在随机化之前收集人口统计学数据，包括（年龄、性别、种族、BMI、合并症）和ICC指征。随后，研究者通过区组随机化将参与者分为2组：干预组（VR）和对照组（无VR）。

随后，将从同意参与的人员处获取知情同意，可由参与者本人或其近亲属签署。情况说明与知情同意获取流程仅在参与者病情稳定后进行。这些流程不会以任何方式干扰主治医生对参与者进行的临床评估、检查、治疗和干预。所有签署知情同意的参与者都将接受ICC置入。在ICC置入前，将记录生命体征，并对两组均发放VAS问卷以评估其疼痛和呼吸困难程度。此举旨在确定参与者操作前的基线评分。疼痛评分采用经验证的10 cm VAS测量，即在一条10 cm线段上，0 cm端标注“无痛”，10 cm端标注“无法忍受的疼痛”。呼吸困难VAS的测量……

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。