多中心儿童脑深部电刺激注册研究
由于儿童DBS在多数儿科中心手术量低,难以开展大规模研究,本研究旨在建立国际数据共享平台,以推进对儿童DBS手术技术及不同疾病患者结局的认识

基本信息
资源简介
多中心儿童脑深部电刺激注册研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,为多中心儿童脑深部电刺激(DBS)注册研究,覆盖Dystonia、Epilepsy in Children、Cerebral Palsy、Tourette Syndrome、Obsessive-Compulsive Disorder、Neurologic Disorder、Movement Disorders in Children及Movement Disorders等疾病。由于儿童DBS在多数儿科中心手术量低,难以开展大规模研究,本研究旨在建立国际数据共享平台,以推进对儿童DBS手术技术及不同疾病患者结局的认识。数据可用于神经系统疾病分类、患者结局分析及多中心注册研究(来源 cl。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:Dystonia、Epilepsy in Children、Cerebral Palsy、Tourette Syndrome、Obsessive-Compulsive Disorder、Neurologic Disorder、Movement Disorders in Children、Movement Disorders。脑深部电刺激(DBS)的应用已扩展至儿童多种疾病,包括dystonia、epilepsy、Tourette syndrome和情绪障碍。尽管应用日益增多,DBS在多数儿科中心仍属低手术量操作,这限制了大范围研究的机会。为克服这一挑战,一个国际数据共享平台对于推进儿童患者DBS知识至关重要,尤其涉及各种疾病的手术技术和患者结局。本研究旨在建立多中心儿童DBS注册研究。由于儿童DBS结局数据有限且各中心病例数少,
【主题与分类】
主题标签:Dystonia、Epilepsy in Children、Cerebral Palsy、Tourette Syndrome、Obsessive-Compulsive Disorder、Neurologic Disorder、Movement Disorders in Children、Movement Disorders、Deep Brain Stimulation。本站分类:神经系统疾病/其他。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06585618
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06585618
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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
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病:肌张力障碍、儿童癫痫、脑性瘫痪、图雷特综合征、强迫症、神经系统疾病、儿童运动障碍、运动障碍。深部脑刺激(DBS)的应用已扩展至儿童多种疾病,包括肌张力障碍、癫痫、图雷特综合征和情绪障碍。尽管应用日益广泛,但在大多数儿科中心,DBS仍是一项低手术量的操作,这限制了大规模研究的机会。为克服这一挑战,建立一个国际数据共享平台对于增进儿科患者DBS知识至关重要,尤其是在各种疾病的手术技术和患者预后方面。本研究旨在建立一个多中心儿科DBS注册系统。鉴于儿科DBS预后数据有限且各中心病例数较少,有必要建立一个全面的注册系统,以便对DBS的安全性和有效性进行大规模、有充分统计学效力的分析。
本研究的主要目标是:* 建立并实施多中心儿童DBS注册登记 * 促进对儿童DBS安全性和有效性的大规模分析 * 完善DBS作为儿童肌张力障碍及其他运动过度性运动障碍治疗选择的作用。次要目标包括:* 确定哪些患者从DBS中获益最大 * 确定影响DBS反应性的临床变量 * 确定针对特定病症的最佳植入部位 * 了解DBS对儿童的长期影响 * 评估DBS对儿童患者生活质量的影响。本研究将纳入儿童DBS患者的前瞻性和回顾性数据收集。
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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