减导联EEG家庭监测在Dravet与LGS芬氟拉明滴定中的临床效用

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07225231

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：Dravet综合征（DS）、Lennox-Gastaut综合征（LGS）。这项真实世界数据研究的目标是评估远程患者监测解决方案（使用Byteflies的EpiCare@Home，采用简化脑电图导联组合及其他生命体征）在Dravet和LGS患者（3岁及以上，排除体重超过可变滴定允许范围的成人）中的临床实用性，以确定芬氟拉明的最佳治疗方案。患者将佩戴一个或多个小型便携式且经医疗认证的测量设备。通过这些设备，测量脑电图（EEG）信号以及心电图（ECG）、心率、呼吸频率和身体活动，使患者的医生能够检测潜在的癫痫发作，从而获得更多洞察。参与者将被要求在家中佩戴这些设备三次，进行连续3至7天的远程监测期。每个监测期的持续时间将由医生根据癫痫类型和发作频率确定。

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。