WiiFit与常规前庭康复对单侧外周前庭功能障碍患者头晕与平衡的影响

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦单侧外周前庭功能障碍(UPVD)患者,比较基于WiiFit的虚拟现实前庭训练与常规前庭康复治疗(cVRT)在改善头晕和平衡方面的效果

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clinicaltrials
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基因组Vestibular DysfunctionVestibular DiseasesVertigoDizzinessBalanceExercise TherapyVirtual Reality
Effects of Wiifit vs Conventional Vestibular Rehabilitation on Dizziness and Balance in Patients With Unilateral Peripheral Vestibular Dysfunction

基本信息

模态
基因组
创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

WiiFit与常规前庭康复对单侧外周前庭功能障碍患者头晕与平衡的影响

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦单侧外周前庭功能障碍(UPVD)患者,比较基于WiiFit的虚拟现实前庭训练与常规前庭康复治疗(cVRT)在改善头晕和平衡方面的效果。源站描述涵盖前庭功能障碍、眩晕、头晕、平衡、运动疗法与虚拟现实等主题。数据可用于神经系统疾病康复研究、前庭康复疗效对比、虚拟现实干预评估等方向,帮助分析不同康复方案对患者日常功能与生活质量的影响(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:前庭功能障碍、前庭疾病、眩晕、头晕、平衡、运动疗法、虚拟现实。单侧外周前庭功能障碍(UPVD)是一种常见的前庭疾病,可导致头晕、失衡、眩晕和姿势不稳等症状。这些症状显著影响患者的日常功能和生活质量。常规前庭康复治疗(cVRT),包括凝视稳定、平衡训练和习惯化练习,已被证明能有效减轻头晕并改善平衡。然而,使用WiiFit的虚拟现实康复等较新方法提供了互动、任务导向且引人入胜的练习,可能增强动机和神经可塑性,从而可能带来更好的结果。本研究旨在比较基于WiiFit的前庭训练与常规前庭康复的效果。

【主题与分类】

主题标签:Vestibular Dysfunction、Vestibular Diseases、Vertigo、Dizziness、Balance、Exercise Therapy、Virtual Reality。本站分类:神经系统疾病/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07587554

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    • 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。

数据说明

条件:前庭功能障碍、前庭疾病、眩晕、头晕、平衡、运动疗法、虚拟现实。单侧外周前庭功能障碍(UPVD)是一种常见的前庭疾病,可导致头晕、失衡、眩晕和姿势不稳等症状。这些症状显著影响患者的日常功能和生活质量。传统的前庭康复治疗(cVRT),包括凝视稳定、平衡训练和习惯化练习,已被证明能有效减轻头晕并改善平衡。然而,较新的方法,如使用WiiFit进行的基于虚拟现实的康复,提供了互动性强、以任务为导向且引人入胜的练习,可能增强动机和神经可塑性,从而可能带来更好的结果。本研究旨在比较基于WiiFit的前庭训练与传统前庭康复在改善UPVD患者平衡和减轻头晕方面的有效性。目的是确定加入虚拟现实组件是否能比传统疗法产生更优的临床结果。

将开展一项随机对照试验,研究对象为通过目的性抽样选出的被诊断为UPVD的参与者。纳入标准为:年龄18-65岁;头部冲击试验呈阳性;持续头晕或不平衡超过四周;能够独立行走;眩晕症状量表评分高于12分。排除标准为:患有中枢性前庭疾病、活动性BPPV、严重视觉或肌肉骨骼损伤、有癫痫病史、目前正在参与其他前庭康复项目或患有严重颈椎疾病者。符合条件的参与者将使用计算机生成的序列随机分配到两个人数相等的组中。A组将接受常规前庭康复训练,包括泡沫表面站立、VORx1和2训练、串联步行、侧向滑步等练习,每次40分钟,每周共3次。B组将接受基于WiiFit的v

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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