无创脑机接口联合MRI引导多通道时域干涉刺激治疗急性脑梗死运动功能障碍的疗效与安全性研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项针对急性缺血性脑卒中患者运动功能障碍的临床试验信息。试验纳入发病72小时内、NIHSS评分4-24分且存在肢体运动障碍的患者,随机分为真刺激组与假刺激组,在标准治疗基础上采用MRI导航定位的无创多通道电极帽进行时域干涉刺激,每日一次、每次30

The First Affiliated Hospital of Bengbu Medical UniversityThe First Affiliated Hospital of Bengbu Medical University
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医学影像预测Acute Ichemic Stroke
Study on the Efficacy and Safety of Non-Invasive Brain-Computer Interface With MRI-Guided Multi-Channel Time-Domain Interference Stimulation in Treating Motor Dysfunction in Acute Cerebral Infarction Patients

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-11-08

资源简介

无创脑机接口联合MRI引导多通道时域干涉刺激治疗急性脑梗死运动功能障碍的疗效与安全性研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,收录一项针对急性缺血性脑卒中患者运动功能障碍的临床试验信息。试验纳入发病72小时内、NIHSS评分4-24分且存在肢体运动障碍的患者,随机分为真刺激组与假刺激组,在标准治疗基础上采用MRI导航定位的无创多通道电极帽进行时域干涉刺激,每日一次、每次30分钟、10天为一疗程。数据可用于评估该无创脑机接口干预的疗效与安全性,支持卒中后运动功能康复相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Conditions: Acute Ichemic Stroke。本试验纳入急性缺血性脑卒中患者。主要纳入标准为:患者年龄18-80岁,症状发作72小时内,美国国立卫生研究院卒中量表(NIHSS)评分4-24分,一个上肢和一个下肢的运动功能障碍评分≥4分,卒中前改良Rankin量表(mRS)0-2分。受试者将按1:1比例随机分组。除标准治疗外,干预组(真刺激组)将在MRI导航定位后佩戴无创多通道电极帽,通常使用16个通道。该设备通过多个电极对之间的电流干涉实现对深部靶点的聚焦刺激。每日一次,每次30分钟,10天为一个疗程。对照组(假刺激组)将使用相同设备和电

【主题与分类】

主题标签:Acute Ichemic Stroke。本站分类:循环系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07912450

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      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

条件:急性缺血性卒中。本试验纳入急性缺血性卒中患者。主要纳入标准为:患者年龄18-80岁,症状发作后72小时内,美国国立卫生研究院卒中量表(NIHSS)评分为4-24分,一侧上肢和下肢运动功能障碍评分≥4分,卒中前改良Rankin量表(mRS)评分为0-2分。受试者将按1:1比例随机分组。除标准治疗外,干预组(真刺激组)将在MRI导航定位后佩戴非侵入性多通道电极帽,通常使用16个通道。该设备通过多对电极之间的电流干扰实现对深部靶点的聚焦刺激。每日一次,每次30分钟,以10天为一个疗程。对照组(假刺激组)将使用相同设备和电极帽。刺激器仅在最初30秒和结束前30秒施加微弱电流,以模拟真刺激的皮肤感觉,其余大部分时间无有效电流输出。

该模式已被证明能有效保持受试者和评估者的盲态。疗效评价终点:* 主要结局:90天mRS评分0-2分;* 次要结局:90天mRS评分分布;90天mRS 0-1分或恢复至卒中前残疾状态(若卒中前mRS>1);治疗后10天NIHSS评分。主要和次要结局的分析将按意向性治疗(ITT)原则进行。将采用逻辑回归分析两组间90天mRS评分0-2分患者比例的差异。mRS评分分布将采用有序逻辑回归分析。亚组分析将采用逻辑回归比较各亚组间的交互效应。所有假设检验均以α=0.05(双侧)进行。

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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