小脑共济失调患者步态中能量消耗、动态稳定性与疲劳的纵向监测

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT02903290

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数据说明

疾病：小脑性共济失调。遗传性小脑性共济失调涉及小脑的进行性退化。其总体患病率估计为每10万人中2-4例。这些疾病表现为静态和动态小脑综合征，特征为平衡障碍、协调障碍及共济失调步态。迄今为止，患者尚无可用疗法，物理治疗是必要且被推荐的。病理的进展导致步行能力退化、不稳定性增加及跌倒风险升高。在一年内，74%至93%的患者报告至少跌倒过一次。通过理解影响稳定性的机制来预防跌倒是这些患者物理治疗管理中的一个重要议题。通过对文献的分析，我们假设存在“疲劳-不稳定性-能量消耗”三者之间的三元关系，其中这三个参数相互影响。迄今为止，我们尚无数据来表征这些相互关系及其随时间的变化。

研究目的：主要目的是研究小脑共济失调基因患者一年后步行时能量消耗变化与不稳定性变化之间的关系。次要目的是研究一年发展后，疲劳、不稳定性、能量消耗、跌倒次数、共济失调严重程度与生活质量之间的关系。研究实施：这是一项试点、多中心、干预性研究。预计患者招募时间为12个月，总纳入患者数为15例。每位患者参与本研究的时间为12个月。研究预计持续时间为30个月。研究进展：纳入的患者将进行两组（S1和S2）测试，相隔一年，包括根据共济失调评估和评级量表（SARA）评估共济失调；通过SF36（简表36）问卷测量生活质量；量化严

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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