分心作为多模式疼痛管理

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06591195

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：疼痛、急性、烧伤、儿童急性淋巴细胞白血病（ALL）。将在南非恩潘盖尼的Ngwelezana医院开展一项随机对照试验。年龄在5-12岁之间、患有轻度及浅表部分厚度烧伤、需要在门诊进行换药且无需镇静的儿科患者将被随机分为两组：对照组将接受标准护理实践，即不采用任何分散注意力的方法进行换药；干预组将采用万花筒作为潜在的额外镇痛方法进行分散注意力。两组患者将根据医院方案在需要时接受对乙酰氨基酚或非甾体抗炎药。主要结局为换药过程中疼痛评分相对于操作前疼痛评分的变化，并将采用线性回归分析进行分析。此外，还将进行亚组分析，以评估可能影响治疗效果的潜在调节因素。这也将采用线性回归分析进行评估。这将与护理人员和医护人员观察到的疼痛评分进行相关性分析。

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。