小脑脑刺激联合语言治疗用于卒中后失语恢复不良风险人群

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07912242

标准获取流程：

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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：失语症、卒中、命名障碍。约三分之一的卒中后失语症患者对语言治疗反应不佳，而目前的临床工具无法在恢复最快的早期识别这些个体。本研究将恢复预测模型与针对性治疗相结合。目标1：基于母纵向研究（约翰霍普金斯大学IRB NA_00042097；神经影像、认知语言测试、人口统计学资料）的急性期数据训练的机器学习模型，预测每位参与者12个月时的西部失语症成套测验-修订版失语商（WAB-R AQ）。预测仍低于93.8（预计失语症不会缓解）的参与者符合纳入条件。预测准确性将前瞻性对照观察到的12个月评分进行评估（平均绝对误差、相关性，以及低于93.8分类的敏感性、特异性、阳性预测值和F1）。目标2：符合条件的参与者按1：1随机分配至早期干预组（卒中后约3个月开始治疗）或等待名单对照组（卒中后约6个月之前接受常规照护，之后接受相同治疗）。治疗共15次，约3至5周内每周最多5次。

在每次治疗中，于45至60分钟计算机辅助语言治疗（针对图片命名、听觉理解、阅读和拼写）的前25分钟内，施加阴极经颅直流电刺激（tDCS，2 mA，25分钟；阴极置于右侧小脑，枕外隆凸下1 cm、旁开4 cm；阳极置于右侧三角肌；使用Soterix Medical 1×1设备），全程有言语-语言病理学家在场。治疗可在Johns Hopkins站点进行，也可在家中由研究团队成员在场进行。主要比较为治疗早期组与未治疗等待组之间从基线（卒中后约3个月）至卒中后6个月的WAB-R AQ变化。次要指标包括训练项目命名、语篇（图片描述中的内容单元及每内容单元音节数）、功能性交流（Communication Activities of Daily Li

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。