卒中后无创脊髓电刺激手与臂运动恢复研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov，围绕卒中后手与臂运动功能恢复开展研究，覆盖缺血性卒中、慢性卒中与出血性卒中人群
基本信息
资源简介
卒中后无创脊髓电刺激手与臂运动恢复研究
该数据集英文名为 Hand and Arm Motor Recovery Via Non-invasive Electrical Spinal Cord Stimulation After Stroke，来源于 clinicaltrials.gov，本站将其归类于循环系统疾病下的其他类别。数据集围绕卒中后手与臂运动功能恢复这一研究主题展开，覆盖缺血性卒中、慢性卒中与出血性卒中人群。源站描述指出，卒中后恢复往往不完全，卒中已成为成人获得性永久性残疾的主要原因，手与臂持续存在的功能丧失是导致残疾的重要因素，而当前针对手与臂运动的标准治疗并不充分，迫切需要创新且有效的上肢康复疗法。相关研究关注非侵入性脊髓电刺激结合活动依赖性康复对卒中后运动功能恢复的作用。
【数据集背景】
卒中后恢复常常并不完全，是成人获得性永久性残疾的主要原因，手与臂的持续性功能丧失对残疾贡献显著。现有针对手与臂运动的标准治疗被认为不充分，因此需要创新且有效的上肢恢复疗法。逐渐增多的证据显示，电脊髓刺激结合活动依赖性康复，能够在某些神经系统疾病（如脊髓损伤）中促成瘫痪肌肉的自主运动。研究者据此提出假设：卒中后失去控制的脊髓网络可以通过对脊髓的非侵入性电刺激被激活，从而改善功能恢复。该数据集即围绕这一研究方向组织，主题标签包括缺血性卒中、慢性卒中与出血性卒中。
【数据内容】
该数据集的主题标签为 Stroke, Ischemic、Chronic Stroke 与 Hemorrhagic Stroke，源站描述中列出的疾病条件包括缺血性卒中、慢性卒中与出血性卒中。数据集聚焦于卒中后手与臂运动功能恢复，涉及非侵入性脊髓电刺激与活动依赖性康复相结合的研究背景。除上述主题与条件信息外，源站未提供具体变量、样本量、结局指标或数据表结构等细节。
【采集与来源】
该数据集来源于 clinicaltrials.gov。源站描述提供了研究背景与假设，说明研究者关注非侵入性电脊髓刺激激活卒中后脊髓网络以改善功能恢复的可能性。关于具体的采集方法、采集时间范围、受试者招募方式与数据记录流程，源站未提供。
【适用场景】
基于源站描述，该数据集适用于与卒中后上肢运动功能恢复相关的研究场景，尤其是围绕非侵入性脊髓电刺激结合活动依赖性康复这一干预思路的探索。其覆盖的疾病条件包括缺血性卒中、慢性卒中与出血性卒中，可用于关注手与臂功能丧失及康复需求的研究背景。具体的使用场景与分析任务，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、字段说明、预处理步骤与分析流程等均未说明。
【质量与限制】
源站未提供关于数据质量、完整性、准确性或已知限制的说明。该数据集来源于 clinicaltrials.gov，其内容范围以源站描述所呈现的研究背景与条件信息为限，源站描述在 aims 处中断，后续研究目标细节未完整呈现。
【引用与许可】
源站未提供引用格式与许可条款信息。
下载信息
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暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
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使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05591196
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。
- OpenDataLab:
数据说明
疾病：卒中、缺血性卒中、慢性卒中、出血性卒中。卒中的恢复往往不完全，是成人群体获得性永久性残疾的首要原因。手部和手臂持续存在的功能丧失是导致残疾的重要因素。然而，目前治疗手部和手臂运动的标准护理措施并不充分。卒中后上肢功能恢复亟需创新且有效的疗法。越来越多的证据表明，电刺激脊髓联合活动依赖性康复训练，可使某些神经系统疾病（如脊髓损伤）中瘫痪肌肉实现自主运动。研究者假设，卒中后失去控制的脊髓网络可通过无创电刺激脊髓被激活，从而改善功能恢复。本研究的目的为：1. 确定无创脊髓刺激联合活动性康复训练所产生的手部和手臂功能改善情况。
将放置在颈部皮肤表面的表面电极用于脊髓的无创电刺激。功能性任务练习将用于活动依赖性康复，2. 评估对手部和手臂功能的持久益处，这些益处持续超过脊髓刺激期。
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。
需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连，提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
