异常运动、小脑与感觉运动:眼动研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦异常运动、小脑与感觉运动相关的眼动研究,覆盖健康人群、肌张力障碍与帕金森病患者

基本信息
资源简介
异常运动、小脑与感觉运动:眼动研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦异常运动、小脑与感觉运动相关的眼动研究,覆盖健康人群、肌张力障碍与帕金森病患者。源站描述指出,肌张力障碍以不自主、持续且常重复的拮抗肌收缩导致异常扭转运动或姿势为特征,特发性震颤为缓慢进展的神经系统疾病,表现为自主运动时出现震颤;丘脑腹中间核(Vim)高频刺激可治疗严重特发性震颤,但偶可诱发平衡障碍或小脑症状。该数据可用于探索肌张力障碍与特发性震颤的感觉运动基底节-皮层网络功能障碍及小脑通路参与机制(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:健康、肌张力障碍、帕金森病。肌张力障碍是一种运动障碍,特征为对侧肌肉不自主、持续、常重复的收缩,导致异常扭曲动作或怪异姿势。特发性震颤是一种缓慢进展的神经系统疾病,特征为在自主运动期间出现震颤。高频刺激丘脑腹中间核(Vim),即小脑输出的中继站,已成功用于治疗严重特发性震颤。它偶尔会引起不良事件,如平衡障碍或小脑症状。肌张力障碍或特发性震颤的病理生理机制尚未完全阐明。肌张力障碍和特发性震颤与感觉运动基底神经节-皮质网络功能障碍有关,近期也提示小脑及小脑通路受累。肌张力障碍和特发性震颤可能是基底神经节或小脑功能障碍的结果,也可能是同时受小脑和基底神经节控制的结构功能障碍的结果。方法:我们拟研究30例原发性肌张力障碍患者(15例经基因证实为DYT11)、15例未接受脑深部电刺激的特发性震颤患者和15例接受脑深部电刺激的特发性震颤患者。将招募一组30名健康志愿者,并按相同方式进行测试。他们将在性别和年龄上配对。还将测试30例帕金森病患者。受试者将坐在黑暗中,面对位于其眼前60 cm处的屏幕,下巴放在颏托上,前额抵住额部支架。使用基于视频的单眼眼动追踪仪(SMI,德国)以500 Hz采样眼位。每次记录 session 开始时进行校准测试,受试者注视覆盖整个视野的九个连续目标,与眼动范式期间所用相同:四种实验条件
【主题与分类】
主题标签:Healthy、Dystonia、Parkinson Disease。本站分类:神经系统疾病/帕金森病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01495897
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01495897
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
疾病:健康、肌张力障碍、帕金森病。肌张力障碍是一种运动障碍,其特征是对侧肌肉不自主、持续、常为重复性的收缩,导致异常的扭转运动或怪异姿势。特发性震颤是一种缓慢进展的神经系统疾病,其特征是在自主运动期间出现震颤。高频刺激丘脑腹中间核(Vim),即小脑输出的中继站,已成功用于治疗严重的特发性震颤。它偶尔会引起不良事件,如平衡障碍或小脑症状。肌张力障碍或特发性震颤的病理生理机制尚未完全阐明。肌张力障碍和特发性震颤与感觉运动基底神经节-皮质网络功能障碍有关,且近期也提示小脑及小脑通路的参与。肌张力障碍和特发性震颤可能是基底神经节或小脑功能障碍的结果,也可能是由小脑和基底神经节同时控制的结构功能障碍所致。
方法学:我们拟研究30例原发性肌张力障碍患者(其中15例经基因学证实为DYT11型),15例未接受脑深部电刺激的特发性震颤患者,以及15例接受脑深部电刺激的特发性震颤患者。另将招募30名健康志愿者,并按照相同方式进行测试。他们将在性别和年龄上进行配对。此外,还将对30例帕金森病患者进行测试。受试者将坐在黑暗中,面对位于其眼前60厘米处的屏幕,下颌置于下颌托上,前额抵住额部支架。采用基于视频的单眼眼动追踪仪(SMI,德国)以500 Hz的频率采集眼位。每次记录 session 均以校准测试开始,受试者依次注视覆盖整个视野的九个连续目标,与眼动范式中所用的一致:四种实验条件
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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