按摩与反射疗法在脑性瘫痪儿童中的疗效
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为按摩与反射疗法在脑性瘫痪儿童中的疗效,属于神经系统疾病下的脑性瘫痪分类

基本信息
资源简介
按摩与反射疗法在脑性瘫痪儿童中的疗效
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为按摩与反射疗法在脑性瘫痪儿童中的疗效,属于神经系统疾病下的脑性瘫痪分类。研究对象为 4 至 18 岁确诊 CP 并伴有慢性便秘、入住 Duha Special Education and Rehabilitation Center 的儿童,经功效分析每组至少 20 名参与者,采用封闭信封法随机分组,为随机对照实验研究。测量与评估在研究前、研究后(第 8 周)及第 12 周随访共进行三次,由不了解研究主题与分组的另一位物理治疗师完成,可用于分析治疗对便秘水平、参与不活跃及患者与家长睡眠质量的影响(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:脑性瘫痪、慢性便秘。研究总体将包括年龄在 4-18 岁、被诊断为 CP 并伴有慢性便秘、入住 Duha Special Education and Rehabilitation Center 的儿童。根据功效分析,每组最低参与者人数确定为 20 人。将在研究前、研究后(第 8 周)以及第 12 周随访时对组别进行三次测量与评估。评估将由另一位对研究主题和研究分组不知情的物理治疗师进行。参与研究的儿童将通过封闭信封法随机确定。该研究是一项随机对照实验研究。在这项研究中,治疗对便秘水平、参与不活跃以及患者-家长睡眠质量的影响
【主题与分类】
主题标签:Cerebral Palsy、Chronic Constipation。本站分类:神经系统疾病/脑性瘫痪。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05202028
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
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。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05202028
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:脑性瘫痪、慢性便秘。研究总体将包括被诊断为脑性瘫痪(CP)和慢性便秘、入住Duha特殊教育与康复中心的4-18岁儿童。根据功效分析结果,每组最低参与者人数确定为20人。将对各组进行三次测量与评估:研究前、研究后(第8周)以及第12周随访。评估将由另一位对研究课题和研究分组不知情的物理治疗师进行。参与研究的儿童将通过封闭信封法随机确定。本研究是一项随机对照实验研究。研究中将探讨治疗对便秘程度、参与不活动以及患者-父母睡眠质量的影响。参与者的社会人口学数据将记录在一般评估表中。
采用粗大运动功能分类系统(KMFSS)对运动功能水平进行分类,采用粗大运动功能量表-88(KMFF-88)评估功能状态,采用功能独立性评定(FIM)评估痉挛状态,采用改良Ashworth量表评估便秘,采用布里斯托大便分类法(Bristol Stool Scale)和便秘严重程度量表(BSS)进行便秘评估,并采用儿童睡眠问卷(CUF)和匹兹堡睡眠质量指数(PUKI)进行睡眠评估。1. 组——经典腹部按摩组:在特殊教育中心的物理治疗师对患者实施物理治疗后,每周3天,持续8周,每天一次,每次约15-20分钟,将实施经典腹部按摩。将向家庭提供有关睡眠卫生、营养建议和生活方式改变方面的培训。2. 组——结缔组织按摩组:在特殊教育中心的物理治疗师对患者实施物理治疗8周后,每周3天,每天一次,约
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。
数据缺失?
依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。




