加速rTMS治疗帕金森病冷漠症状研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦帕金森病患者的冷漠症状(动机或兴趣丧失)。研究探索一种非侵入性脑刺激技术——重复经颅磁刺激(rTMS)的耐受性、可接受性及改善冷漠的潜力,并采用“加速”版方案,即在单日内进行多次短程刺激以减少就诊次数

基本信息
资源简介
加速rTMS治疗帕金森病冷漠症状研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,英文名称为 Accelerated rTMS for Apathy in Parkinson's Disease,归类于神经系统疾病下的帕金森病方向,主题标签为 Parkinson Disease。数据集围绕帕金森病患者常见的冷漠症状展开——冷漠表现为动机或兴趣的丧失,会降低患者的生活质量,而现有治疗手段有限。研究探索一种非侵入性脑刺激技术,即重复经颅磁刺激(rTMS),评估其耐受性、可接受性以及改善帕金森病患者冷漠的潜力。研究中采用“加速”版方案,即在单日内进行多次短程刺激,以减少所需就诊次数。整体而言,该数据集记录了一项针对帕金森病冷漠症状的新型治疗探索,核心关注 rTMS 加速方案在目标人群中的可行性与应用前景。
【数据集背景】
帕金森病患者的冷漠症状较为常见,表现为对日常活动失去动机或兴趣,并可能降低生活质量。目前针对这一症状的治疗选择有限,因此有必要探索新的治疗途径。该研究即为此设计,旨在评估一种非侵入性脑刺激技术——重复经颅磁刺激(rTMS)用于改善帕金森病患者冷漠的可能性。TMS 通过向与动机和决策相关的大脑特定区域传递短暂磁脉冲发挥作用。研究采用“加速”版 TMS 方案,在单日内安排多次短程刺激,从而减少患者需要到访的次数,这一设计意在提升治疗安排的便利性。
【数据内容】
源站未提供具体的数据字段、变量清单或样本规模等信息。依据源站描述,该数据集对应的研究关注 rTMS 加速方案在帕金森病冷漠患者中的耐受性、可接受性及改善冷漠的潜力,研究条件为 Parkinson Disease。数据内容的具体构成、记录形式与指标定义,源站未提供。
【采集与来源】
该数据集来源于 clinicaltrials.gov,属于注册于该平台的临床研究条目,聚焦帕金森病患者的冷漠症状。研究采用重复经颅磁刺激这一非侵入性脑刺激技术,并以加速方案实施,即在单日内进行多次短程刺激。关于采集时间、采集地点、受试者招募方式及样本量等具体信息,源站未提供。
【适用场景】
该数据集适用于关注帕金森病非运动症状尤其是冷漠症状的研究与临床探索场景,也可用于了解 rTMS 加速方案在帕金森病人群中的耐受性与可接受性评估思路。对于希望了解非侵入性脑刺激用于动机与决策相关脑区干预的研究者,该数据集提供了相关研究背景与设计方向的信息。具体的数据使用场景与适用范围,源站未提供。
【使用方法】
源站未提供该数据集的具体使用方法、访问方式或分析指引。
【质量与限制】
源站未提供关于数据质量、完整性、偏倚控制或样本代表性的说明。该研究为探索性设计,其结论的适用范围与推广性需以源站后续公布的信息为准,源站未提供相关评估内容。
【引用与许可】
源站未提供引用格式与许可条款信息。
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。
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提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)
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使用方式
数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07399496
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:帕金森病。本研究旨在为伴有淡漠(即对日常活动失去动力或兴趣)的帕金森病患者探索一种新的治疗选择。淡漠在帕金森病中较为常见,可降低生活质量,但目前治疗手段有限。研究者正在测试一种名为重复经颅磁刺激(rTMS)的无创脑刺激技术是否可耐受、可接受,以及能否用于改善帕金森病患者的淡漠。TMS向大脑中与动机和决策相关的特定区域发送短暂磁脉冲。在本研究中,研究者将使用“加速”版TMS,即在一天内进行多次短时治疗,从而减少所需就诊次数。本研究的目的在于观察这种治疗方法是否可行、可耐受,以及是否可能有效治疗帕金森病患者的淡漠。若研究取得成功,希望未来能开展更大规模的研究,以进一步研究该治疗的疗效。
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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