颈动脉内膜切除术后神经心理测量结果

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦颈动脉内膜切除术后神经心理测量结果,覆盖颈动脉狭窄、颈动脉疾病、短暂性脑缺血发作和卒中等循环系统疾病

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clinicaltrials
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其他预测Carotid Artery StenosisCarotid Artery DiseaseTransient Ischemic AttackStroke
Neuropsychometric Outcome After Carotid Endarterectomy

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

颈动脉内膜切除术后神经心理测量结果

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦颈动脉内膜切除术后神经心理测量结果,覆盖颈动脉狭窄、颈动脉疾病、短暂性脑缺血发作和卒中等循环系统疾病。数据涉及术前及术后多个时间点的神经心理测试评估,用于观察手术前后神经心理病理变化,可支持术后神经心理结局的预测与研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:颈动脉狭窄、颈动脉疾病、短暂性脑缺血发作、卒中。脑损伤将通过四种方式确定。首先,所有患者将在手术前后接受一组神经心理测量测试评估。入住 Irving Clinical Research Center (CRC) 的患者将在手术前一天、手术后一天和 1 个月时接受测试。手术当天入院的患者,即“Same Day”,将在手术当天、手术后一天和 1 个月随访时接受评估。将进行术前神经学和神经心理学评估。这些神经心理测量测试并非旨在诊断特定的神经精神疾病,而是旨在显示一般神经心理病理。这些测试可分为四种类型:(1) 语言评估,(2) 言语评估

【主题与分类】

主题标签:Carotid Artery Stenosis、Carotid Artery Disease、Transient Ischemic Attack、Stroke。本站分类:循环系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00597883

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00597883

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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

病症:颈动脉狭窄、颈动脉疾病、短暂性脑缺血发作、卒中。脑损伤将通过四种方式判定。首先,所有患者在手术前后都将接受一套神经心理测试评估。入住欧文临床研究中心(CRC)的患者将在手术前一天、术后一天及1个月时进行测试。手术当天入院的“同日”患者,将在手术当天、术后一天及1个月随访时接受评估。术前将进行神经学和神经心理学评估。神经心理测试并非旨在诊断特定的神经精神疾病,而是设计用来显示一般神经心理病理状况。这些测试可分为四种类型:(1)语言评估,(2)思维处理速度评估,(3)使用单词列表的学习能力评估,以及(4)要求患者复制复杂图形的视觉感知评估。

在给予电池之前,我们将使用10分视觉模拟量表评估每位患者坐位和站立时的疼痛程度,然后通过一系列Wong/Baker面部评分量表来评估他们的情绪。我们将对所有入组患者的生活质量(QOL)进行测量。这将通过两项著名的检查(认知状态电话访谈(TICS)和美国疾病控制与预防中心健康相关生活质量14项测量(CDC HRQOL14))以及一系列调查患者进行日常生活活动(ADLs)和工具性日常生活活动(IADLs)能力的问题来完成。这些测试将在两个时间点进行,一次在手术前,另一次在手术后一个月。我们将寻找可能与神经心理测试表现相关的生活质量变化。外周血清样本将在诱导前、夹闭颈动脉前、夹闭颈动脉后15分钟时抽取。

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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