优化BCI-FIT:脑机接口功能实现工具包
该数据集来自clinicaltrials.gov,主题为优化BCI-FIT脑机接口功能实现工具包,本站分类归入肿瘤/脑肿瘤

基本信息
资源简介
优化BCI-FIT:脑机接口功能实现工具包
该数据集来自clinicaltrials.gov,主题为优化BCI-FIT脑机接口功能实现工具包,本站分类归入肿瘤/脑肿瘤。源站描述显示其覆盖肌萎缩侧索硬化、脑干卒中、肌营养不良、帕金森病及帕金森综合征、多系统萎缩、成人脑肿瘤、脊髓损伤和闭锁综合征等疾病人群。研究针对每个具体目标,采用交替处理单案例研究设计,在健康对照和/或SSPI参与者中评估新型辅助技术BCI接入方法。该设计适合小样本、异质性人群,可考察表现趋势与随时间变化,并支持参与者特异性调整(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:肌萎缩侧索硬化、脑干卒中、肌营养不良、帕金森病及帕金森综合征、多系统萎缩、成人脑肿瘤、脊髓损伤、闭锁综合征。针对每个具体目标,将使用交替处理单案例研究设计(SCRD),在健康对照和/或SSPI参与者中,通过一项或多项实验评估新型辅助技术BCI接入方法的开发。SCRD非常适合检查小规模、异质性人群,例如SSPI个体。它允许详细检查表现趋势和随时间的变化,并允许作为迭代设计过程的一部分对干预进行参与者特异性修改。由于每位参与者作为自身的对照,样本量五就足以证明和复制初始效应。请参见统计设计
【主题与分类】
主题标签:Amyotrophic Lateral Sclerosis、Brainstem Stroke、Muscular Dystrophies、Parkinson's Disease and Parkinsonism、Multiple System Atrophy、Brain Tumor Adult、Spinal Cord Injuries、Locked-in Syndrome。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04468919
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04468919
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- 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:肌萎缩侧索硬化、脑干卒中、肌营养不良、帕金森病及帕金森综合征、多系统萎缩、成人脑肿瘤、脊髓损伤、闭锁综合征。针对每个具体目标,将采用交替处理单病例研究设计(SCRD),在健康对照者和/或SSPI参与者中,通过一项或多项实验评估新型辅助技术BCI接入方法的开发。SCRD非常适合研究小型、异质性人群,如SSPI个体。它允许详细考察表现趋势和随时间的变化,并允许作为迭代设计过程的一部分对干预进行参与者特异性修改。由于每位参与者作为自身对照,样本量为五即足以证明并复制初始效应。关于SCRD及数据可视化和分析的更多信息,请参见统计设计与功效部分。总共60名参与者将评估BCI进展;15名SSPI个体和45名对照者。
目前具备可靠沟通方式(使用言语和/或AAC设备)的SSPI参与者将被纳入研究。所有参与者年龄均在18-89岁之间(NIH定义的成年人),男女数量相等。健康对照组将在年龄、性别和教育水平上进行匹配。在SCRD研究中,每位参与者作为自身的对照,因此参与者将经历每项单独研究中包含的所有基线和干预条件,具体如下所述。在交替治疗设计中,条件顺序将随机化,并加以控制,使每位参与者在每种干预下完成相同数量的会话,且同一干预不得连续超过两次会话。由于在交替治疗设计中每位受试者必须知道其所处条件,因此无法实施盲法。所有与SSPI患者的研究访视将由OHSU工作人员在参与者家中进行。与健康对照者的研究访视将在OHSU BCI实验室进行。对于所有打字任务,参与者坐姿距离约为75厘米
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。千方医数集依托三甲直采网络,提供合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。




