耳穴刺激治疗功能性消化不良伴失眠：疗效与机制
该数据集来自 clinicaltrials.gov，围绕耳穴按压疗法治疗功能性消化不良伴失眠的疗效与机制研究，涉及功能性消化不良、失眠及脑与神经系统相关条件
基本信息
资源简介
耳穴刺激治疗功能性消化不良伴失眠：疗效与机制
该数据集英文名为 Auricular Stimulation for Functional Dyspepsia With Insomnia: Efficacy and Mechanisms，来源于 clinicaltrials.gov，主题聚焦于耳穴按压疗法治疗功能性消化不良伴失眠的疗效与机制研究。数据集涉及功能性消化不良、失眠以及脑与神经系统相关条件，在本站归类于神经系统疾病 / 其他。从源站描述可知，针刺疗法近年来已成为补充与替代医学中较受欢迎的干预方式之一，其中耳穴按压疗法在功能性胃肠病伴负性情绪的临床与机制研究中得到较广泛探讨。该疗法以中医经络与脏腑理论为基础，并结合现代解剖学知识，通过辨证选穴，对王不留行籽或其他药豆施加适当的揉、按、捏、压等刺激。数据集围绕这一研究方向组织，可供关注相关疾病与疗法的人群参考。
【数据集背景】
功能性消化不良与失眠常同时出现，源站描述将功能性消化不良、失眠以及脑与神经系统并列为相关条件，说明该研究关注消化系统症状与睡眠、神经因素之间的关联。在补充与替代医学领域，针刺疗法受到较多关注，耳穴按压疗法是其中被广泛研究的一种技术。该疗法依据中医经络学说与脏腑理论，同时结合现代解剖学知识，采用辨证施治的思路在耳部选取相应穴位，并对王不留行籽或其他药豆施加揉、按、捏、压等适度刺激。该数据集即围绕耳穴按压疗法对功能性消化不良伴失眠的疗效与机制展开。
【数据内容】
该数据集的主题标签为功能性消化不良、失眠、脑与神经系统，源站描述列出的条件包括功能性消化不良、失眠以及脑与神经系统。数据集名称表明其内容涉及耳穴刺激干预功能性消化不良伴失眠的疗效与机制两方面。除上述主题与条件信息外，源站未提供具体变量、观测指标或数据表结构等细节。
【采集与来源】
该数据集来源于 clinicaltrials.gov，本站分类为神经系统疾病 / 其他。源站描述介绍了耳穴按压疗法的理论基础与操作方式，包括中医经络与脏腑理论、现代解剖学知识、辨证选穴，以及对王不留行籽或其他药豆施加揉、按、捏、压等刺激。关于具体的采集时间、采集地点、样本量或招募方式，源站未提供。
【适用场景】
基于现有信息，该数据集适用于了解耳穴按压疗法在功能性消化不良伴失眠研究中的背景与研究方向，也可用于关注功能性消化不良、失眠及脑与神经系统相关条件的主题检索与资料归类。关于具体的分析用途或建模场景，源站未提供。
【使用方法】
源站未提供该数据集的具体使用方法、访问方式或数据处理说明。
【质量与限制】
该数据集的信息主要来自 clinicaltrials.gov 的登记描述，源站描述侧重介绍耳穴按压疗法的理论背景与操作特点，未提供样本规模、结局指标、统计方法或数据完整性等质量相关信息。相关限制情况源站未提供。
【引用与许可】
源站未提供该数据集的引用格式与许可条款。
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/NCT07442734
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：功能性消化不良、失眠、脑与神经系统。近年来，针灸疗法已成为补充与替代医学中最受欢迎的方式之一。在针灸技术中，耳穴贴压疗法已在伴有负性情绪的功能性胃肠病的临床和机制研究中得到广泛研究。耳穴贴压疗法以中医学（TCM）基础理论，特别是经络与脏腑理论为基础，并结合现代解剖学知识。它采用辨证方法选取耳部相关穴位。通过对王不留行籽或其他药豆施加适当的揉、按、捏、压
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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