书写痉挛患者的感觉运动映射数据集

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT03085745

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数据说明

疾病：书写痉挛。本研究将纳入15名书写痉挛患者。将采用一种新开发的神经导航机器人化经颅磁刺激（TMS）映射方法。该方法将基于每个刺激部位的平均运动诱发电位（MEP）振幅，为两块手部固有肌生成线性内外侧兴奋性分布图。兴奋性分布图的变化将反映手部肌肉皮质运动输出图的空间重组。为测量传入抑制，将在TMS脉冲前施加短暂外周电刺激，并重复相同的映射程序。这些短潜伏期传入抑制（SAI）分布图将反映初级感觉皮层对运动皮层的影响。最后，将刺激网格移至初级体感皮层，并在指神经刺激后立即应用配对脉冲TMS范式。这将基于食指和小指的主观感知生成传入信号处理分布图。

参与者将在肉毒杆菌毒素注射前以及注射后的三个不同时间点（注射后7天、1个月和3个月）接受测试。肉毒杆菌毒素注射将在超声引导下，结合肌电图/神经刺激，注射到临床受累的手部肌肉中。注射肌肉的选择将基于手部和手指姿势偏斜的临床标准以及相关的肌肉力量。剂量将根据临床检查后关于书写痉挛（WC）起始剂量的已发表临床建议来选择，通常手部/前臂的屈肌和伸肌均使用5至10单位的Xeomin®。为精确评估治疗效果，将进行书写痉挛评定量表（WCRS）以及基于计算机的书写分析和手部功能的标准感觉运动测试（九孔柱测试、敲击测试和触觉空间敏锐度任务），这些测试将在

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。