机器人辅助显微外科干预神经退行性疾病
源站描述显示，这是一项前瞻性、多中心、早期可行性研究，旨在评估 Symani System 在 dCLN 区域实施显微外科技术以改善神经毒素清除的安全性及可行性，研究对象为确诊轻中度阿尔茨海默病且 dCLN 区域存在淋巴异常的患者
基本信息
资源简介
机器人辅助显微外科干预神经退行性疾病
该数据集来自 clinicaltrials.gov，聚焦神经系统疾病中的阿尔茨海默病，涉及 Alzheimer Disease 与 Lymphatic Obstruction 两类主题标签。源站描述显示，这是一项前瞻性、多中心、早期可行性研究，旨在评估 Symani System 在 dCLN 区域实施显微外科技术以改善神经毒素清除的安全性及可行性，研究对象为确诊轻中度阿尔茨海默病且 dCLN 区域存在淋巴异常的患者。数据可用于了解该干预措施的研究设计与适用人群（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：条件：Alzheimer Disease、Lymphatic Obstruction。一项前瞻性、多中心、早期可行性研究，旨在评估 Symani System 在 dCLN 区域实施显微外科技术以改善神经毒素（如 amyloid-beta 和 phosphorylated tau）清除的安全性及可行性，研究对象为确诊轻中度阿尔茨海默病且 dCLN 区域存在淋巴异常的患者。
【主题与分类】
主题标签：Alzheimer Disease、Lymphatic Obstruction。本站分类：神经系统疾病/阿尔茨海默病。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07178210
下载信息
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暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
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使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07178210
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 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
条件：阿尔茨海默病、淋巴管阻塞。一项前瞻性、多中心、早期可行性研究，旨在评估Symani系统在dCLN区域进行显微外科技术的安全性和可行性，以改善确诊为轻至中度阿尔茨海默病且dCLN区域存在淋巴异常的患者体内神经毒素（如β-淀粉样蛋白和磷酸化tau蛋白）的清除。
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。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连，提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
