经颅直流电刺激改善接受紫杉烷和/或铂类化疗的乳腺癌幸存者步态

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于一项临床试验,测试经颅直流电刺激(tDCS)对接受紫杉烷和/或铂类化疗的老年乳腺癌幸存者步态的改善效果

University of Michigan Rogel Cancer CenterUniversity of Michigan Rogel Cancer Center
clinicaltrials
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其他分类Anatomic Stage I Breast Cancer AJCC v8Anatomic Stage II Breast Cancer AJCC v8Anatomic Stage III Breast Cancer AJCC v8Anatomic Stage IV Breast Cancer AJCC v8
Transcranial Direct Current Stimulation to Improve Gait for Breast Cancer Survivor's Who Received Taxene and/or Platinum Chemotherapy

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-11-03

资源简介

经颅直流电刺激改善接受紫杉烷和/或铂类化疗的乳腺癌幸存者步态

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于一项临床试验,测试经颅直流电刺激(tDCS)对接受紫杉烷和/或铂类化疗的老年乳腺癌幸存者步态的改善效果。覆盖解剖学分期 I 至 IV 期乳腺癌(AJCC v8)。化疗尤其是紫杉烷或铂类治疗可损伤神经,导致麻木、刺痛和疼痛,进而造成行走困难,还可能引起认知功能障碍并影响步态。tDCS 是一种非侵入性脑刺激设备,通过头皮施加极微弱电流,暂时刺激与思维和运动相关的特定脑区,可能改善行走,尤其在同时执行两项任务时。该数据可用于分析 tDCS 对步态及认知相关运动功能的影响(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:Anatomic Stage I Breast Cancer AJCC v8、Anatomic Stage II Breast Cancer AJCC v8、Anatomic Stage III Breast Cancer AJCC v8、Anatomic Stage IV Breast Cancer AJCC v8。本临床试验测试经颅直流电刺激(tDCS)对接受紫杉烷和/或铂类化疗的老年乳腺癌幸存者步态的改善效果。化疗,尤其是紫杉烷或铂类治疗,可导致神经损伤,引起麻木、刺痛和疼痛,从而造成行走困难。它还可能引起认知功能障碍,进而影响步态。tDCS 是一种非侵入性脑刺激设备,通过头皮施加极微弱电流,暂时刺激与思维和运动相关的特定脑区,可能改善行走,尤其在同时执行两项任务时。tDCS 可能有效改善

【主题与分类】

主题标签:Anatomic Stage I Breast Cancer AJCC v8、Anatomic Stage II Breast Cancer AJCC v8、Anatomic Stage III Breast Cancer AJCC v8、Anatomic Stage IV Breast Cancer AJCC v8。本站分类:肿瘤/乳腺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07864792

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    • 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

条件:解剖学分期I期乳腺癌AJCC v8、解剖学分期II期乳腺癌AJCC v8、解剖学分期III期乳腺癌AJCC v8、解剖学分期IV期乳腺癌AJCC v8。本临床试验旨在测试经颅直流电刺激(tDCS)对改善接受紫杉烷和/或铂类化疗的老年乳腺癌幸存者步态的效果。化疗,尤其是紫杉烷或铂类治疗,可导致神经损伤,引起麻木、刺痛和疼痛,从而造成行走困难。它还可能导致认知功能障碍,进而影响步态。tDCS是一种非侵入性脑刺激装置,通过向头皮施加非常温和的电流,暂时刺激大脑中与思维和运动相关的特定区域,可能改善行走能力,尤其是在同时进行两项任务时。tDCS可能有效改善接受紫杉烷和/或铂类化疗的老年乳腺癌幸存者的步态。

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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