手部肌张力障碍的EEG与EMG研究
该数据集来自clinicaltrials.gov，聚焦局灶性肌张力障碍，特别是局灶性手部肌张力障碍（FHD）。研究包含两个独立分支：第一分支让受试者在多通道EEG和EMG记录下执行4-choice CNT型运动任务，比较健康志愿者与FHD患者皮层中心-周边组织及皮层内抑制的EEG/MEG相关指标；第
基本信息
资源简介
手部肌张力障碍的EEG与EMG研究
该数据集来自clinicaltrials.gov，聚焦局灶性肌张力障碍，特别是局灶性手部肌张力障碍（FHD）。研究包含两个独立分支：第一分支让受试者在多通道EEG和EMG记录下执行4-choice CNT型运动任务，比较健康志愿者与FHD患者皮层中心-周边组织及皮层内抑制的EEG/MEG相关指标；第二分支记录正中神经刺激的体感诱发电位（SEP）或场（SEF），分析高频振荡（HFO）成分的数量、幅度和功率。数据可用于探索FHD的神经生理机制及生物标志物（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：疾病：局灶性肌张力障碍。目的 寻找并量化皮层中心-周边组织和皮层内抑制的EEG/MEG相关指标。 在健康志愿者与局灶性手部肌张力障碍（FHD）患者之间进行比较。研究人群 - 健康志愿者和FHD患者。设计 - 该研究有两个独立分支，旨在考察同一问题。在第一分支中，受试者在多通道EEG和EMG记录下执行4-choice contingence negative variation（CNT）型运动任务。在第二分支中，记录正中神经刺激的体感诱发电位（SEP）或场（SEF）。结局指标 - 第一分支：EEG在“中心”与“周边”之间的频带功率差异。第二分支：SEP/SEF的高频振荡（HFO）成分的数量、幅度和功率。
【主题与分类】
主题标签：Focal Dystonia。本站分类：神经系统疾病。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT00025701
下载信息
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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：局灶性肌张力障碍。目的 * 寻找并量化与皮层中心-周边组织和皮层内抑制相关的EEG/MEG指标。 * 在健康志愿者与局灶性手部肌张力障碍（FHD）患者之间进行比较。研究人群——健康志愿者与FHD患者。设计——本研究分为两个独立部分，旨在探讨同一问题。第一部分中，受试者在进行四选择伴随负变化（CNT）型运动任务时，记录多通道EEG和EMG。第二部分中，记录正中神经刺激后的体感诱发电位（SEPs）或场（SEFs）。结局指标——第一部分：EEG在“中心”与“周边”之间的频带功率差异。第二部分：SEPs/SEFs高频振荡（HFOs）成分的数量、振幅和功率。
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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