腭裂患者言语治疗后的神经变化：一项脑影像研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07330687

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数据说明

条件：唇裂和/或腭裂、言语障碍、言语治疗、脑、磁共振成像。腭裂常导致代偿性构音障碍（非口腔构音，NOA），且对常规言语治疗具有抵抗性。本研究基于以下假设：言语训练的疗效是由与NOA相关的病理性神经网络和结构的重组所介导的。这项非随机、纵向研究采用平行组设计，涉及三个队列：接受言语训练的NOA患者、术后口腔构音正常（OA）的腭裂患者作为临床对照，以及健康对照。主要目标是识别与NOA及其通过训练得以改善相关的独特神经特征（在功能连接和脑结构两方面）。所有参与者在基线时均接受多模态磁共振成像（包括高分辨率T1加权和静息态功能扫描）及标准化言语评估。随后仅NOA组接受结构化言语训练干预，并在干预后重新评估。

通过比较组内和组间的变化，本研究旨在将NOA特异性的神经改变与一般性腭裂相关的神经改变区分开来。对全脑变化进行整合分析，并重点关注言语相关区域，有望从系统层面理解NOA及其治疗诱导恢复的神经机制。这些发现可能有助于开发更有效的、基于神经科学的治疗策略。

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。