脑震荡后症状与创伤后头痛中的运动干预

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦脑震荡、脑震荡后综合征、创伤后头痛及颅脑创伤人群。受试者先接受 Buffalo Concussion Treadmill test(BCTT)筛查,按标准 Balke 方案进行递增跑台运动试验,直至首次出现症状加重或次极量运动,期间每分钟测量心

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视频预测Brain ConcussionPost-Concussion SyndromePost-Traumatic HeadacheCraniocerebral Trauma
视频Exercise in Postconcussion Symptoms and Posttraumatic Headache

基本信息

模态
视频
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

脑震荡后症状与创伤后头痛中的运动干预

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦脑震荡、脑震荡后综合征、创伤后头痛及颅脑创伤人群。受试者先接受 Buffalo Concussion Treadmill test(BCTT)筛查,按标准 Balke 方案进行递增跑台运动试验,直至首次出现症状加重或次极量运动,期间每分钟测量心率与 Borg 量表感知用力。符合预设症状加重标准者将获得个体化运动方案,以自选有氧活动进行每次 15-20 分钟、每周 4-5 次、强度为终止时心率 85-90% 的锻炼,并被随机分组。该数据可用于研究运动干预对脑震荡后症状与创伤后头痛的影响(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病条件:脑震荡、脑震荡后综合征、创伤后头痛、颅脑创伤。对于自我报告体力活动相关症状加重的患者,将采用Buffalo脑震荡跑台试验(BCTT)进行筛选入组,该试验为一种增量跑台运动试验,依据标准Balke方案进行,直至症状加重或次极量运动的首个征象出现。每分钟测量心率和自觉疲劳程度(Borg量表)。根据预设标准显示症状加重的患者将接受个体化制定的锻炼方案,采用自行选择的有氧活动,持续15-20分钟,每周4-5次,运动强度为试验终止时心率的85-90%(用心率监测仪测量),并将他们随机分配至:A. 前三年周每周,参与者将在医院进行一次次个体化锻炼,并且每3周在医院进行一次BCTT,以便调整干预方案。B. 参与者仅在家锻炼,并在前三周每周通过电话/视频通话联系,此后联系频率降低,最多每三周一次。12周后,将由一名设盲评估者重复进行BCTT。患者报告结局通过电子问卷在干预前后及入组后6个月时收集。

【主题与分类】

主题标签:Brain Concussion、Post-Concussion Syndrome、Post-Traumatic Headache、Craniocerebral Trauma。本站分类:循环系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06015451

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    • 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

疾病:脑震荡、脑震荡后综合征、创伤后头痛、颅脑创伤。对于自我报告体力活动相关症状加重的患者,将采用布法罗脑震荡跑台试验(BCTT)进行筛选入组,该试验为按照标准Balke方案进行的递增跑台运动试验,直至症状加重或次极量运动的首个征象出现。每分钟测量心率和自觉用力程度(Borg量表)。根据预设标准显示症状加重的患者将接受个体化制定的锻炼方案,采用自行选择的有氧活动,持续15-20分钟,每周4-5次,运动强度为试验终止时心率的85-90%(用心率监测仪测量),并将他们随机分配至:A. 前三年每周,参与者将在医院进行一次次个体锻炼,并且每第3周在医院进行BCTT,以便调整干预方案。B. 参与者仅在家锻炼,并在前三周每周通过电话/视频通话联系,此后减少频率,最多每三周一次。

12周后,将由一名盲法评估者重复进行BCTT。患者报告的结果通过电子问卷在干预前后及纳入研究6个月后收集。

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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