运动想象联合机器人辅助卒中后手部康复
在NRL物理治疗医学中心开展两臂平行组随机对照试验,纳入40名18岁及以上卒中伴上肢和手功能受损者,签署知情同意后按1:1密封信封法随机分为实验组与对照组,各20人

基本信息
资源简介
运动想象联合机器人辅助卒中后手部康复
在NRL物理治疗医学中心开展两臂平行组随机对照试验,纳入40名18岁及以上卒中伴上肢和手功能受损者,签署知情同意后按1:1密封信封法随机分为实验组与对照组,各20人。两组均接受Syrebo软体机器人手套辅助手康复,由物理治疗师监督,每周3天共6周,每次约40至60分钟;实验组额外进行运动想象训练,对照组不进行。干预前后评估,日常生活活动独立性以Barthel指数评定。出现疼痛、过度疲劳、不适或不愿继续时终止(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):状况:卒中、轻偏瘫、日常生活活动。 设计与场所:这是一项在NRL Physical Therapy Medical Center开展的双臂、平行组随机对照试验。已获得研究场地的机构许可。 参与者:将纳入40名年龄≥18岁、诊断为卒中且存在上肢和手功能障碍的个体。在任何研究程序开始前,将获得所有参与者的书面知情同意。 随机化:将采用密封信封法,按1:1将参与者分配至试验组或对照组,每组20名参与者。 干预措施:两组均将接受使用软体机器人手康复手套(Syrebo)实施的机器人辅助手部康复。治疗将单独进行,由物理治疗师监督,每周3天,持续6周,每次持续约40至60分钟。除机器人辅助手部康复外,试验组参与者还将进行运动想象训练,即要求他们在实际执行前,先在脑海中演练手部张开与闭合、抓握、持物以及日常生活中使用的手部动作。如有需要,运动想象期间将提供口头指导。对照组不接受运动想象训练。研究者将使用治疗记录表监测出勤情况。如出现疼痛、过度疲劳、不适,或参与者不愿继续,将终止治疗。 结局评估:评估将在干预方案开始前进行,并在6周方案完成后重复进行。社会人口学和临床信息表将记录年龄、性别、教育程度、婚姻状况、职业、卒中后时间、患侧、优势手、合并症、用药和既往康复情况。日常生活活动独立性将采用Barthel指数评估,手功能相关活动 l
【主题与分类】
主题标签:Stroke、Hemiparesis、Activities of Daily Living。本站分类:循环系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07760090
下载信息
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数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07760090
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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。
- OpenDataLab:
数据说明
疾病/状况:卒中、偏瘫、日常生活活动能力。设计与场所:这是一项在NRL Physical Therapy Medical Center开展的两臂、平行组随机对照试验。已取得研究场所的机构许可。参与者:将纳入40名年龄为18岁及以上、诊断为卒中且存在上肢和手功能障碍的个体。在任何研究程序开始前,将获得所有参与者的书面知情同意。随机化:将采用密封信封法,按1:1将参与者分配至试验组或对照组,每组20名参与者。干预措施:两组均将接受机器人辅助手部康复,使用软体机器人手部康复手套(Syrebo)实施。训练将为一对一形式,由物理治疗师监督,每周3天,持续6周,每次持续约40至60分钟。
除机器人辅助手部康复外,实验组参与者还将进行运动想象训练。在训练中,他们将被要求在身体实际执行之前,先在脑中预演手部张开与闭合、抓握、持物以及日常生活中使用的手部动作。必要时,在运动想象期间提供口头指导。对照组不接受运动想象训练。研究者将使用训练日志监测出勤情况。若出现疼痛、过度疲劳、不适,或参与者不愿继续,则中止训练。
结局评估
评估将在干预方案开始前进行,并在六周方案完成后重复进行。社会人口学和临床信息表将记录年龄、性别、教育程度、婚姻状况、职业、卒中后时间、患侧、优势手、合并症、用药及既往康复情况。日常生活活动独立性将采用 Barthel 指数评估,手功能相关活动 l
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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