经颅直流电刺激联合虚拟现实对痉挛型双瘫脑瘫患儿平衡与执行功能的影响
本数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为经颅直流电刺激(tDCS)联合虚拟现实(VR)康复对痉挛型双瘫脑瘫患儿平衡与执行功能的影响

基本信息
资源简介
经颅直流电刺激联合虚拟现实对痉挛型双瘫脑瘫患儿平衡与执行功能的影响
本数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为经颅直流电刺激(tDCS)联合虚拟现实(VR)康复对痉挛型双瘫脑瘫患儿平衡与执行功能的影响。研究为三臂平行组随机对照试验,比较主动 tDCS 联合 VR、假 tDCS 联合相同 VR 以及常规物理治疗。计划纳入 42 名 8-16 岁、GMFCS I-III 级的痉挛型双瘫脑瘫患儿,按 1:1:1 随机分配,每组 14 人,由盲法评估者进行结局评估。数据可用于神经系统疾病康复干预效果相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:痉挛型双瘫脑瘫。本研究是一项三臂、平行组、随机对照试验,旨在评估主动经颅直流电刺激(tDCS)联合虚拟现实(VR)康复对痉挛型双瘫脑瘫患儿平衡与执行功能的影响。主动干预将与假 tDCS 联合相同 VR 康复以及常规物理治疗进行比较。将纳入 42 名 8-16 岁、粗大运动功能分级系统(GMFCS)I-III 级的痉挛型双瘫脑瘫患儿,按 1:1:1 比例随机分配,每个干预组 14 名参与者。结局评估将由对分组分配不知情的评估者进行。主动 tDCS 联合 VR 组的参与者将接受经颅直流电刺激
【主题与分类】
主题标签:Spastic Diplegic Cerebral Palsy。本站分类:神经系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07829770
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/NCT07829770
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
疾病:痉挛性双瘫型脑性瘫痪。本研究是一项三臂、平行组、随机对照试验,旨在评估主动经颅直流电刺激(tDCS)联合虚拟现实(VR)康复对痉挛性双瘫型脑性瘫痪患儿平衡功能及执行功能的影响。主动干预将与假tDCS联合相同VR康复以及常规物理治疗进行比较。将纳入42名年龄8-16岁、患有痉挛性双瘫型脑性瘫痪且粗大运动功能分类系统(GMFCS)分级为I-III级的儿童,并按1:1:1比例随机分配,每个干预组14名参与者。结局评估将由对分组分配不知情的评估者进行。主动tDCS联合VR组的参与者将接受强度为1 mA、每次20分钟的经颅直流电刺激,使用盐水浸泡的海绵电极,并联合结构化VR康复。刺激蒙太奇将靶向下肢运动皮质区域,参考电极置于眶上区。
假tDCS联合VR组的参与者将接受相同的电极设置和VR康复方案;假刺激将在最初30秒内实施,以复现主动刺激的早期感觉体验,但不给予持续的治疗性刺激。VR康复将包括难度逐步增加的活动,针对姿势控制、平衡、运动协调、障碍物穿越、双任务表现、视觉注意以及认知-运动整合。常规物理治疗组的参与者将接受结构化康复方案,包括下肢牵伸、力量强化、平衡训练、步态相关活动、运动控制练习以及渐进式功能活动能力训练。所有组均将在六周内接受18次治疗,频率为每周三次。评估将共同
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。
数据缺失?
依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。




