经皮耳迷走神经刺激促进自发性脑出血术后意识恢复

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦自发性脑出血术后意识恢复的经皮耳迷走神经刺激(taVNS)研究。研究采用核心随机对照试验嵌套多模态机制子研究,主要临床目的是确定早期taVNS能否改善自发性脑出血术后意识恢复,机制目的涵盖残余觉醒网络、脑灌注与代谢、神经炎症与神经损伤、电生理功能

Beijing Tiantan HospitalBeijing Tiantan Hospital
clinicaltrials
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其他分类Disorders of ConsciousnessSpontaneous Intracerebral Hemorrhage
Transcutaneous Auricular Vagus Nerve Stimulation for Recovery of Consciousness After Surgery for Spontaneous Intracerebral Hemorrhage

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

经皮耳迷走神经刺激促进自发性脑出血术后意识恢复

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦自发性脑出血术后意识恢复的经皮耳迷走神经刺激(taVNS)研究。研究采用核心随机对照试验嵌套多模态机制子研究,主要临床目的是确定早期taVNS能否改善自发性脑出血术后意识恢复,机制目的涵盖残余觉醒网络、脑灌注与代谢、神经炎症与神经损伤、电生理功能及自主神经调节等变化,并检验这些变化是否中介临床恢复,同时识别与治疗反应相关的基线表型(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:意识障碍、自发性脑出血。本研究采用核心随机对照试验并嵌套多模态机制子研究。主要临床目的是确定早期taVNS是否能改善自发性脑出血(sICH)手术治疗后的意识恢复。机制目的包括:描述治疗相关的残余觉醒网络、脑灌注与代谢、神经炎症与神经损伤、电生理功能及自主神经调节的变化;检验这些变化是否中介临床恢复;识别与治疗反应相关的基线表型。符合条件的参与者将在术后第5天(±1天)通过最小化程序按1:1比例随机分组。活性组将接受左耳taVNS,频率25 Hz,脉宽500微

【主题与分类】

主题标签:Disorders of Consciousness、Spontaneous Intracerebral Hemorrhage。本站分类:神经系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07761507

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    • 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:意识障碍、自发性脑出血。本研究采用核心随机对照试验,并嵌套多模态机制子研究。主要临床目的是确定早期taVNS是否能改善自发性脑出血(sICH)手术治疗后意识恢复。机制目的包括:描述治疗相关的残余觉醒网络、脑灌注与代谢、神经炎症与神经损伤、电生理功能及自主神经调节的变化;检验这些变化是否介导临床恢复;识别与治疗反应相关的基线表型。符合条件的受试者将在术后第5天(±1天)采用最小化法按1:1比例随机分组。活性组将接受左耳taVNS,频率25 Hz,脉宽500微秒,强度0.8-1.5 mA,采用30秒开启与30秒关闭交替循环。刺激将持续进行,每日1次、每次8小时,共6周。

假手术组将佩戴相同装置,电极置于相同左耳位置,每日一次、每次8小时,持续6周,但不输出电流。其他标准术后和康复护理将按当地临床实践提供。意识评估采用修订版昏迷恢复量表(CRS-R),在基线以及术后第28天和第90天进行。术后第90天的评估将由独立的盲法评估团队完成。CRS-R诊断分类将用于将参与者归类为无反应觉醒综合征/植物状态(UWS/VS)、最小意识状态减(MCS-)、最小意识状态加(MCS+)或脱离最小意识状态(eMCS)/有意识。机制性评估将围绕统一时间表组织,并设定特定模态的时间窗和入选标准。参考时间点为术后第5天(±1天)的刺激前基线、治疗早期窗

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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