基本信息

模态

时间序列

创建/更新时间

2026-11-08

资源简介

电针联合rTMS用于卒中后运动恢复

该数据集英文名为 Electroacupuncture and rTMS for Post-Stroke Motor Recovery，来源于 clinicaltrials.gov，主题标签为 Stroke，在本站归入循环系统疾病 / 其他分类。数据集聚焦卒中后运动功能障碍的康复干预研究，核心内容是评估重复经颅磁刺激（rTMS）联合电针（EA）改善卒中后运动功能的疗效。源站描述显示，这是一项多中心随机对照临床研究，受试条件为卒中，研究关注中枢与外周神经调控策略在功能恢复中的潜力，并通过临床量表、运动学参数、电生理指标、血液生物标志物及静息态功能磁共振等多维度指标进行评价。整体而言，该数据集围绕卒中后运动康复的联合神经调控干预展开，具有明确的临床研究背景与多模态评价框架。

【数据集背景】

卒中后运动功能障碍是卒中致残的主要原因之一。源站描述指出，中枢与外周神经调控策略在功能恢复方面显示出潜力。其中，重复经颅磁刺激（rTMS）已被证明可促进神经可塑性并增强皮层兴奋性；电针（EA）通过增加躯体感觉输入，可能进一步强化感觉运动整合与皮层重塑。然而，系统评估 rTMS 联合 EA 协同效应的临床试验仍然有限。该数据集所对应的多中心随机对照临床研究正是在这一背景下设计，旨在评估 rTMS 与 EA 联合应用改善卒中后运动功能的疗效。

【数据内容】

依据源站描述，该研究的结局指标涵盖多个维度：临床量表包括 FMA、ARAT、FAC；还包括运动学参数、电生理指标（EEG、EMG、TMS）、血液生物标志物以及静息态 fMRI。数据集主题标签为 Stroke，本站分类为循环系统疾病 / 其他。除上述指标类别外，源站未提供各指标的具体采集频次、样本量、分组方案与数据记录格式等细节。

【采集与来源】

该数据集来源站为 clinicaltrials.gov，对应一项多中心随机对照临床研究。源站描述明确其为多中心、随机对照的临床研究设计，研究条件为卒中，干预涉及 rTMS 与 EA 的联合应用。关于具体研究中心数量、招募人数、研究时间窗、数据采集流程与质量控制措施，源站未提供。

【适用场景】

基于源站描述，该数据集适用于卒中后运动功能康复领域的临床研究场景，尤其是评估神经调控联合干预疗效的方向，包括：对 rTMS 与 EA 协同效应的分析；基于临床量表（FMA、ARAT、FAC）的运动功能评价；结合运动学参数与电生理指标（EEG、EMG、TMS）的机制性分析；以及结合血液生物标志物与静息态 fMRI 的多模态评价。其他具体应用场景源站未提供。

【使用方法】

源站未提供该数据集的具体使用方法，包括数据访问方式、数据结构说明、变量定义、分析脚本或配套文档等。使用者需以来源站 clinicaltrials.gov 的公开信息为准。

【质量与限制】

该数据集对应多中心随机对照临床研究设计，源站描述提及采用多维度结局指标进行评价。但关于样本量、盲法设置、随机化细节、数据完整性、缺失值处理及偏倚控制等信息，源站未提供。此外，源站描述文本在结尾处不完整，部分研究设计信息未能呈现。

【引用与许可】

源站未提供该数据集的引用格式与许可条款。使用时应遵循来源站 clinicaltrials.gov 的相关规定。

原始链接

https://clinicaltrials.gov/study/NCT07113990

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数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07113990

标准获取流程：

访问源站链接，注册/登录账号；
进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
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：卒中。运动障碍是卒中后残疾的主要原因，中枢和外周神经调控策略显示出功能恢复的潜力。重复经颅磁刺激（rTMS）已被证明可促进神经可塑性并增强皮质兴奋性。电针（EA）通过增加躯体感觉输入，可能进一步加强感觉运动整合和皮质重塑。然而，有限的临床试验系统评估了rTMS联合EA的协同效应。本多中心随机对照临床研究旨在评估rTMS联合EA改善卒中后运动功能的疗效。结局指标包括临床量表（FMA、ARAT、FAC）、运动学参数、电生理指标（EEG、EMG、TMS）、血液生物标志物和静息态fMRI。该研究旨在探索中枢-外周神经可塑性机制，并为综合康复方法提供证据。

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