Angelman 综合征自闭症特征患病率研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov，为一项观察性横断面研究，旨在确定 Angelman 综合征（AS）儿童和青少年中自闭症谱系障碍的患病率
基本信息
资源简介
Angelman 综合征自闭症特征患病率研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov，为一项观察性横断面研究，旨在确定 Angelman 综合征（AS）儿童和青少年中自闭症谱系障碍的患病率。研究关注哪些临床变量可区分伴与不伴自闭症谱系障碍的 AS 患者，涉及遗传学、癫痫、药物治疗、行为问题、养育方式和父母感知压力；同时探究哪些临床变量可区分养育方式与感知压力水平。数据来自常规临床随访中的神经心理、言语治疗和物理治疗评估，涵盖认知发展、适应行为、自闭症评估及父母压力与养育方式等维度，可用于分析 AS 与自闭症特征的关系及相关临床影响因素（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：条件：Angelman 综合征。这项观察性横断面研究的目标是确定 Angelman 综合征儿童和青少年中自闭症谱系障碍的患病率。它旨在回答的主要问题是： 哪些临床变量可区分伴与不伴自闭症谱系障碍的 AS 患者，涉及遗传学、癫痫、药物治疗、行为问题、养育方式和父母感知压力。 哪些临床变量可区分养育方式和感知压力水平。在常规临床随访期间收集神经心理、言语治疗和物理治疗评估的数据，涉及：认知发展（“Bayely Scales of Infant Development-III”，认知量表）和适应行为；自闭症和自闭症谱系障碍（“Autism Diagnostic Observational Schedule-2”）；父母压力和养育方式
【主题与分类】
主题标签：Angelman Syndrome。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/NCT06337383
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/NCT06337383
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
条件：Angelman综合征。这项观察性横断面研究的目标是确定Angelman综合征儿童和青少年中自闭症谱系障碍的患病率。其主要旨在回答的问题是：* 在遗传学、癫痫、药物治疗、行为问题、养育方式和父母感知压力方面，哪些临床变量可区分伴有和不伴有自闭症谱系障碍的AS患者。* 哪些临床变量可区分养育方式和感知压力水平。在常规临床随访期间收集来自神经心理学、言语治疗和物理治疗评估的数据，涉及：认知发展（“Bayley婴幼儿发展量表-III”，认知量表）和适应行为；自闭症和自闭症谱系障碍（“自闭症诊断观察量表-2”）；父母压力和养育方式；社会沟通技能；运动发展。
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。
