迷走神经刺激与支持疗法协同调控功能性消化不良的脑肠轴研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov，聚焦功能性消化不良患者，研究通过刺激设备与支持疗法相结合的双重干预方式，评估生理指标与患者报告结局
基本信息
资源简介
迷走神经刺激与支持疗法协同调控功能性消化不良的脑肠轴研究
该数据集英文名为 Synergistic Gut-brain Axis Modulation Via Vagal Stimulation and Support Therapy in Functional Dyspepsia，来源于 clinicaltrials.gov，聚焦功能性消化不良（Functional Dyspepsia）患者群体。研究关注的是通过迷走神经刺激设备与支持疗法相结合的双重干预方式，对脑-肠轴进行协同调节，并评估相应的生理指标与患者报告结局。数据集在分类上归属于神经系统疾病下的其他类别，主题标签为功能性消化不良。整体而言，该数据集围绕功能性消化不良这一常见功能性胃肠病，记录了一项探索性干预研究的相关信息，为关注脑-肠轴调控、神经刺激技术与支持性治疗联合应用的研究者提供了一个可参考的数据资源入口。
【数据集背景】
功能性消化不良是一种常见的功能性胃肠疾病，患者常表现为反复发作的上腹部不适或疼痛等症状，其发生与脑-肠轴功能调节密切相关。该数据集所对应的研究正是基于这一背景，尝试将迷走神经刺激设备与支持疗法联合使用，形成双重干预方案，以探索对脑-肠轴的协同调节作用。研究的目标在于评估该双重干预方式下患者的生理指标变化以及患者报告结局，从而为功能性消化不良的干预策略提供依据。数据集在站内被归入神经系统疾病 / 其他分类，主题标签明确指向功能性消化不良，体现了其与神经调控和胃肠功能交叉领域的关系。
【数据内容】
该数据集围绕功能性消化不良患者展开，核心内容涉及双重干预方案，即刺激设备与支持疗法相结合。研究所关注的结果包括生理指标与患者报告结局两类。除上述主题范围与结局类别外，源站未提供具体变量清单、样本量、随访时长或数据表结构等细节。
【采集与来源】
该数据集来源于 clinicaltrials.gov，属于临床试验注册信息相关资源。其源站描述指出，研究条件为功能性消化不良，研究目的在于评估包含刺激设备与支持疗法的双重干预方式下患者的生理与患者报告结局。除来源站与上述描述外，源站未提供采集时间、采集机构、采集流程或数据加工方式等信息。
【适用场景】
该数据集适用于关注功能性消化不良、脑-肠轴调节、迷走神经刺激以及支持疗法联合干预的研究场景，也可为神经调控与功能性胃肠病交叉领域的研究者提供参考。由于数据涉及生理指标与患者报告结局两类结果，其潜在用途包括了解该双重干预研究的设计思路与结局关注点。除上述方向外，源站未提供关于具体分析用途、模型训练或临床决策支持的进一步说明。
【使用方法】
源站未提供该数据集的具体使用方法，包括数据获取方式、访问权限、文件格式、字段说明或配套分析工具等信息。
【质量与限制】
源站未提供关于数据质量、完整性、准确性或验证方式的信息。就已知信息而言，该数据集来源于临床试验注册平台，其内容以研究描述为主，具体数据规模与细节未在源站描述中体现，使用时应结合源站进一步核实。
【引用与许可】
源站未提供该数据集的引用格式、许可条款或使用限制等信息。
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/NCT06360900
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：功能性消化不良。本研究旨在评估包括刺激装置和支持疗法在内的双重干预方案在功能性消化不良患者中的生理学和患者报告结局。
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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