脑性瘫痪与身体活动预测因素

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04614207

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   • 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：脑性瘫痪。脑性瘫痪（CP）是一组描述运动与姿势发育障碍的疾病（肌张力异常、运动障碍、肌无力、共济失调和强直），会导致活动受限和生活质量下降（1）。在丹麦，2000至2500名18岁以下的儿童和青少年被诊断为脑性瘫痪。这相当于每1000名活产儿中有两名被诊断为脑性瘫痪（2）。尽管脑性瘫痪是非进展性诊断，但它是一种终身性疾病，需要在患者一生的大部分时间里予以关注，因为会逐渐出现妨碍活动执行和日常生活参与的损害（1, 3）。脑性瘫痪儿童和青少年是一个弱势群体，他们难以达到身体活动指南的要求，因此易受低水平身体活动和高水平久坐时间相关的负面健康影响（4）。

尽管目前尚无针对脑瘫儿童和青少年的具体循证身体活动指南，但明确的是，他们的身体活动水平低于同龄人，未达到世界卫生组织的身体活动指南要求，且其行动受限程度与身体活动水平呈负相关（5, 6）。因此，本研究旨在探讨脑瘫儿童和青少年身体活动及不活动的预测因素，以期提供循证激励因素以优化身体活动，并可能带来改善整体健康和生活质量的益处。这是一项前瞻性临床队列研究。符合条件的儿童和青少年及其家庭将通过丹麦健康数据管理局（Danish Health Data Authority）进行识别，随后父母/监护人将通过数字邮件系统e-Boks收到有关研究的书面信息。父母/监护人

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。