惊厥后中枢性呼吸暂停作为癫痫猝死生物标志物的数据
该数据集来自一项前瞻性多中心癫痫监测研究,聚焦难治性癫痫患者全面性惊厥发作(GCS)期间的围发作期呼吸暂停与发作后心搏停止,旨在寻找癫痫猝死(SUDEP)的自主神经与呼吸生物标志物

基本信息
资源简介
惊厥后中枢性呼吸暂停作为癫痫猝死生物标志物的数据
Data from: Postconvulsive central apnea as a biomarker for sudden unexpected death in epilepsy (SUDEP)
该数据集来自一项前瞻性多中心癫痫监测研究,聚焦难治性癫痫患者全面性惊厥发作(GCS)期间的围发作期呼吸暂停与发作后心搏停止,旨在寻找癫痫猝死(SUDEP)的自主神经与呼吸生物标志物。研究纳入87例患者共148次GCS,采集视频脑电图、胸腹运动、鼻气流、毛细血管血氧饱和度及心电图等信号。数据可用于分析发作期中枢性呼吸暂停(ICA)与惊厥后中枢性呼吸暂停(PCCA)的发生规律,并探索其与癫痫类型及SUDEP风险的关联(来源 DOI 解析,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。
【数据集背景】
源站首次发布:2019。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):目的:描述难治性癫痫全面性惊厥发作(GCS)中的围发作期呼吸暂停与发作后心搏停止。方法:前瞻性、多中心癫痫监测研究,针对年龄≥18岁、患有难治性癫痫并监测到GCS的患者的SUDEP自主神经与呼吸生物标志物。分析视频脑电图、胸腹运动、鼻气流、毛细血管血氧饱和度和心电图。结果:我们研究了87例患者的148次GCS。19例患者为全面性癫痫,65例为局灶性,1例两者兼有,2例致痫区未知。发作期中枢性呼吸暂停(ICA)在23例患者的49/121次(40.4%)发作中先于GCS出现,均为局灶性癫痫。惊厥后中枢性呼吸暂停(PCCA)在22例患者的31/140次(22.1%)发作中出现,涉及全面性、局灶性或未知致痫区。在2例患者中,PCCA与
【主题与分类】
主题标签:Apnea、Intractable epilepsy、Sudden Unexpected death in Epilepsy、Generalized convulsive seizures、Asystole。本站分类:神经系统疾病/其他。
【获取与许可】
源站页面:https://datadryad.org/dataset/doi:10.5061/dryad.1k7d35q
使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。
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源站:https://doi.org/10.5061/dryad.1k7d35q
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pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
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- OpenDataLab:
数据集大小约 294.9 MB。
数据说明
目的:描述难治性癫痫全面性惊厥发作(GCS)中的发作期周围呼吸暂停和发作后心搏停止的特征。方法:前瞻性、多中心癫痫监测研究,针对18岁及以上难治性癫痫并监测到GCS患者的SUDEP自主神经和呼吸生物标志物。分析视频脑电图、胸腹运动、鼻气流、毛细血管血氧饱和度和心电图。结果:我们研究了87例患者的148次GCS。19例患者为全面性癫痫,65例为局灶性,1例两者兼有,2例致痫区未知。发作期中枢性呼吸暂停(ICA)在23例患者的49/121次(40.4%)发作中先于GCS出现,所有患者均为局灶性癫痫。惊厥后中枢性呼吸暂停(PCCA)在22例患者的31/140次(22.1%)发作中出现,患者为全面性、局灶性或未知致痫区。在2例患者中,PCCA与心搏停止同时发生(接近SUDEP),发生率为10.2/1000患者年。1例PCCA患者在随访期间死于可能的SUDEP,提示SUDEP发生率为5.1/1000患者年。未检测到喉痉挛病例。
与呼吸同步的节律性肌肉伪差出现在147次发作中的75次,并与鼾声呼吸相关(OR 3.856,95%CI 1.395-10.663,p=0.009)。结论:PCCA见于局灶性和全面性癫痫,提示其病理生理机制与仅见于局灶性癫痫的ICA不同。PCCA见于2例近SUDEP和1例可能SUDEP病例,提示该现象可能作为SUDEP的临床生物标志物。需要更大规模的研究来验证这一观察结果。发作后节律性肌肉伪差提示GCS后呼吸努力,而非喉痉挛的特异性生物标志物。
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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