经颅交流电刺激(tACS)治疗小脑性共济失调

源站描述显示,这是一项前瞻性、纵向、三盲、随机对照的干预性研究,旨在评估 tACS 在中国 SCA3 和 MSA-C 患者中的疗效、安全性与耐受性

First Affiliated Hospital of Fujian Medical UniversityFirst Affiliated Hospital of Fujian Medical University
clinicaltrials
浏览 28
其他分类Spinocerebellar Ataxia Type 3Multiple System Atrophy-cerebellar Type
Treatment of Transcranial Alternating Current Stimulation(tACS)on Cerebellar Ataxia

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-11-05

资源简介

经颅交流电刺激(tACS)治疗小脑性共济失调

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦经颅交流电刺激(tACS)治疗小脑性共济失调,覆盖 Spinocerebellar Ataxia Type 3 与 Multiple System Atrophy-cerebellar Type 两类疾病。源站描述显示,这是一项前瞻性、纵向、三盲、随机对照的干预性研究,旨在评估 tACS 在中国 SCA3 和 MSA-C 患者中的疗效、安全性与耐受性。数据可用于神经系统疾病干预研究的分类、疗效与安全性分析等用途(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:Spinocerebellar Ataxia Type 3、Multiple System Atrophy-cerebellar Type。经颅交流电刺激(tACS)是一种相对较新的方法,可无创地调节脑振荡,并能有效刺激深部脑区,影响脑节律,增加神经可塑性,改变神经递质水平,改善脑功能。它是一种舒适、安全、有效、无创且易于操作的方法,这意味着它在相关医学领域具有发展潜力。它已获 FDA 批准用于临床治疗神经精神疾病。这是一项前瞻性、纵向、三盲、随机对照的干预性研究,旨在评估 tACS 在中国 SCA3 和 MSA-C 患者中的疗效、安全性和耐受性。基于典型指南,我们将使用 tACS 范式(双侧下颌作为放置部位

【主题与分类】

主题标签:Spinocerebellar Ataxia Type 3、Multiple System Atrophy-cerebellar Type。本站分类:神经系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05557786

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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

疾病:脊髓小脑共济失调3型、多系统萎缩-小脑型。经颅交流电刺激是一种相对较新的无创调节脑振荡的方法,能有效刺激深部脑区,影响脑节律,增加神经可塑性,改变神经递质水平,改善脑功能。该方法舒适、安全、有效、无创且易于操作,在相关医学领域具有发展潜力。已获FDA批准用于临床治疗神经精神疾病。这是一项前瞻性、纵向、三盲、随机对照的干预性研究,旨在评估tACS在中国SCA3和MSA-C患者中的疗效、安全性和耐受性。基于典型指南,我们将采用tACS范式(双侧下颌作为有源电极刺激电极放置处,枕外隆凸作为回流电极放置处)。本研究分为两部分。第Ⅰ部分研究的患者为SCA3。第Ⅱ部分研究的患者为MSA-C。

研究各阶段,受试者将被随机分为两组,一组接受为期10天(每周5天,连续2周)的真实小脑tACS(CB-tACS)治疗,另一组接受假刺激。在干预前后,将评估患者的运动功能、认知功能、睡眠、精神状态、足底压力和磁共振成像。总共将有4次访视。所有接受tACS的患者将在治疗开始后的基线、第1天、第30天和第90天进行面对面访视。

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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