左旋多巴抵抗性冻结步态楔形核DBS数据集

条件:帕金森病中的冻结步态症状。这是一项多中心、前瞻性、随机、假对照、交叉、双盲可行性临床试验,评估楔形核深部脑刺激(CnF DBS)在多大程度上能够改善伴有严重、左旋多巴抵抗性步态冻结的帕金森病(PD)患者的冻结步态(FOG)

Iahn CajigasIahn Cajigas
clinicaltrials
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表格预测冻结步态帕金森病楔形核深部脑刺激左旋多巴抵抗交叉设计可行性临床试验
CnF-DBS for Levodopa-Resistant FOG

基本信息

模态
表格
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

左旋多巴抵抗性冻结步态楔形核DBS数据集

CnF-DBS for Levodopa-Resistant FOG 是一项登记于 clinicaltrials.gov 的临床试验数据集,主题为帕金森病中的冻结步态症状。该研究是一项多中心、前瞻性、随机、假对照、交叉、双盲可行性临床试验,旨在评估楔形核深部脑刺激(CnF DBS)在多大程度上能够改善伴有严重、左旋多巴抵抗性步态冻结的帕金森病患者的冻结步态。研究同时关注最优刺激参数(频率、脉冲、幅度)的确定,以在最大化步态表现的同时尽量减少潜在副作用,并评估 CnF DBS 对包括疼痛在内的其他帕金森病症状及生活质量的影响。受试者从入组到完成研究活动预计持续约八个月,研究程序涵盖医学与神经学评估、行走与移动能力评估、问卷及脑影像等内容。本站将其归类于循环系统疾病下的其他类别。

【数据集背景】

帕金森病患者的冻结步态是影响行走与移动能力的突出症状,部分患者对左旋多巴治疗反应不佳,形成严重的左旋多巴抵抗性步态冻结。针对这一临床问题,该研究采用楔形核深部脑刺激(CnF DBS)作为干预手段,通过多中心、前瞻性、随机、假对照、交叉、双盲的可行性临床试验设计,考察其对冻结步态的改善程度。研究还着眼于刺激参数优化,即频率、脉冲与幅度的组合,以期在提升步态表现的同时将潜在副作用降至最低,并进一步观察该干预对包括疼痛在内的其他帕金森病症状以及生活质量的作用。

【数据内容】

该数据集围绕上述临床试验产生,涉及的内容包括医学与神经学评估、行走与移动能力评估、问卷以及脑影像等研究程序所形成的数据。研究关注的核心变量包括冻结步态的改善程度、刺激参数(频率、脉冲、幅度)与步态表现及副作用之间的关系,以及 CnF DBS 对其他帕金森病症状(包括疼痛)和生活质量的影响。受试者从入组至完成研究活动预计约八个月,相关数据覆盖这一研究周期内的各项评估。具体的数据字段、变量清单与样本量等信息,源站未提供。

【采集与来源】

数据来源于 clinicaltrials.gov 登记的这项多中心临床试验。研究采用前瞻性、随机、假对照、交叉、双盲的设计,受试对象为伴有严重、左旋多巴抵抗性步态冻结的帕金森病患者。数据通过医学与神经学评估、行走与移动能力评估、问卷和脑影像等研究程序采集。源站描述在脑影像处中断,其余采集细节源站未提供。

【适用场景】

该数据集适用于围绕帕金森病冻结步态干预研究的分析与参考,例如评估楔形核深部脑刺激对左旋多巴抵抗性冻结步态的改善效果、探讨刺激频率与脉冲及幅度等参数与步态表现和副作用之间的关系、考察该干预对包括疼痛在内的其他帕金森病症状及生活质量的影响。其多中心、随机、假对照、交叉、双盲的设计特征,也使其可用于可行性临床试验设计与方法学的参考。具体的使用场景边界源站未提供。

【使用方法】

源站未提供。

【质量与限制】

该研究定位为可行性临床试验,受试者参与周期预计约八个月,研究采用假对照与交叉、双盲设计以控制偏倚。除此之外,样本量、数据完整性、缺失情况与外部验证等信息源站未提供。

【引用与许可】

源站未提供。

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    • 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:帕金森病中的冻结步态症状。这是一项多中心、前瞻性、随机、假刺激对照、交叉、双盲的可行性临床试验,旨在评估楔形核深部脑刺激(CnF DBS)在多大程度上能够改善伴有严重、左旋多巴抵抗性步态冻结的帕金森病(PD)患者的冻结步态(FOG)。该研究旨在确定能够最大化步态表现同时最小化任何潜在副作用的最佳刺激参数(频率、脉冲、幅度),并评估CnF DBS对其他PD症状(包括疼痛)及生活质量的影响。预计参与研究从入组到完成研究活动将持续约八个月。研究程序包括医学和神经学评估、行走和活动能力评估、问卷、脑成像、设备编程访视,以及收集有关您的症状、安全性和生活质量的信息。

参与研究的最重要风险与DBS手术及长期脑刺激相关,包括出血、感染、中风、癫痫发作、装置相关并发症、神经系统症状加重、跌倒以及刺激相关的副作用。

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

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