CONNECT-ME：神经重症监护队列研究使用fMRI和EEG探索意识
CONNECT-ME 是一项在神经重症监护环境中开展的队列研究，针对急性脑损伤与意识障碍患者，结合功能磁共振成像（fMRI）和脑电图（EEG）探索意识
基本信息
资源简介
CONNECT-ME：神经重症监护队列研究使用fMRI和EEG探索意识
CONNECT-ME（Consciousness in Neurocritical Care Cohort Study Using fMRI and EEG）是一项在神经重症监护环境中开展的队列研究，聚焦于急性脑损伤与意识障碍患者，采用功能磁共振成像（fMRI）与脑电图（EEG）相结合的方式探索意识问题。该数据集来源于 clinicaltrials.gov，在本站归入神经系统疾病／其他类别，主题涉及急性脑损伤与意识障碍。其核心关切在于：对无法进行交流的脑损伤患者，仅凭临床检查搜寻意识既至关重要又充满挑战，许多临床体征的来源尚不完全清楚，其能否作为患者存在意识的判断依据更不确定；意识状态还可能在数秒至数小时、数天至数月的时间尺度上波动。正因如此，意识障碍患者中存在相当比例被误判为植物状态的情况。该数据集为在神经重症监护场景下研究这一难题提供了影像与电生理层面的数据基础。
【数据集背景】
在神经重症监护中，对不能交流的脑损伤患者判断其是否具有意识，是临床工作的重要环节，但仅依靠临床检查难度很大。许多临床体征的来源并不完全明确，这些体征对于判断患者是否有意识的意义也更加不确定。此外，意识状态本身具有波动性，可能在数秒到数小时、数天到数个月的时间范围内起伏变化。这种不确定性带来的直接后果是分类错误：多达40%的意识障碍（DoC）患者被误分类为植物状态（VS）。部分患者由于丧失运动输出，在临床检查中不表现出任何意识迹象，但仍能在指令下有意地调节自身大脑活动，个别情况下甚至可以通过执行心理意象任务来回答是或否的问题。对于急性脑损伤患者及其照护者而言，这一问题的意义十分重大。CONNECT-ME 正是在这一背景下，以神经重症监护队列为对象，借助 fMRI 与 EEG 寻找意识的客观标记。
【数据内容】
该数据集围绕急性脑损伤与意识障碍患者，包含功能磁共振成像（fMRI）与脑电图（EEG）两类模态的数据内容，用于探索意识。源站描述未进一步说明具体的变量构成、记录时长、样本规模或文件组织方式，源站未提供。
【采集与来源】
数据来源于 clinicaltrials.gov，对应研究为在神经重症监护环境中开展的队列研究，研究对象为急性脑损伤与意识障碍患者。采集手段为功能磁共振成像（fMRI）与脑电图（EEG）。关于采集设备参数、采集流程、随访安排与质量控制细节，源站未提供。
【适用场景】
该数据集适用于神经重症监护与意识障碍研究相关场景，包括：针对无法交流的脑损伤患者探索意识的客观判定方法；利用 fMRI 与 EEG 研究指令下大脑活动的有意调节现象；关注意识障碍患者被误分类为植物状态这一问题的相关分析；以及面向急性脑损伤患者及其照护者所关注意识判断问题的研究背景。具体任务类型与模型适配，源站未提供。
【使用方法】
源站未提供。
【质量与限制】
该数据集基于队列研究设计，研究对象为急性脑损伤与意识障碍患者，模态为 fMRI 与 EEG。需要特别注意的是，临床检查对意识的判断本身存在不确定性，意识状态可在数秒至数小时、数天至数月间波动，且多达40%的意识障碍患者被误分类为植物状态，这些因素构成理解与使用该类数据时的重要背景限制。关于数据完整性、标注一致性、样本量与偏倚控制等具体质量信息，源站未提供。
【引用与许可】
源站未提供。
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/NCT02644265
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：急性脑损伤、意识障碍。通过临床检查在无法交流的脑损伤患者中寻找意识迹象至关重要，但也充满挑战。许多临床体征的来源尚不完全清楚，而这些体征对于判断患者是否有意识的意义就更不确定了。此外，意识状态可能在数秒至数小时、数天至数月内波动起伏。事实上，多达40%的意识障碍（DoC）患者被误分类为植物状态（VS）。尽管这些患者在临床检查中可能因运动输出丧失而未表现出任何意识迹象，但部分患者能够按指令有意地调节其大脑活动，偶尔甚至能通过执行心理想象任务来回答是或否的问题。对于急性脑损伤患者及其照护者而言，这具有重要的伦理和实践意义，尤其体现在预后判断、治疗决策、资源分配和临终关怀等方面。
近二十年来，基于功能磁共振成像（fMRI）和脑电图（EEG）的技术已被开发出来，用于辅助对植物状态（VS）和最小意识状态（MCS）患者的临床评估。检测意识是否保留主要有三种方法：（i）主动范式，要求患者执行上述认知任务；（ii）被动范式，依赖于记录外部刺激后保留的大尺度功能性皮层连接；（iii）静息态条件，通过从自发脑活动模式进行外推，对患者的意识状态作出假设。意识范式提供了令人兴奋的机遇，但迄今为止几乎仅应用于康复医学领域，针对的是慢性脑部疾病患者，通常是在损伤发生数年后。此外，这些研究主要局限于 spot assessment。
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。
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