自适应脑深部刺激改善帕金森病运动与步态功能

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04675398

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   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
   • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
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数据说明

条件：帕金森病。本研究将使研究者能够评估自适应刺激范式在深部脑刺激（DBS）中治疗帕金森病（PD）运动相关行为和运动技能学习的效果。帕金森病患者将单侧或双侧植入完全内化的双向神经接口Medtronic Summit RC+S。虽然当前的DBS治疗可改善PD的运动症状，但并不能解决PD患者获得额外运动技能的问题（即调整步态模式以避免跌倒），因此限制了旨在改善活动能力的物理康复项目的获益。运动技能学习对于获得任何与运动功能相关的新行为至关重要。总体目标是识别PD患者运动技能学习的个性化电生理特征，并使用自适应控制算法增强这些特征。本研究将探索利用自适应神经调控康复疾病脑回路的新方法。

在一项小型双盲试验中，10名伴有运动波动的特发性帕金森病患者将植入单侧或双侧RC+S设备，每台设备连接一根植入基底节的标准四极脑深部电刺激导线，同时在运动皮层硬膜下放置一个4触点桨状电极。研究者将比较闭环与开环范式在行为学表现改善方面的总体疗效，评估指标包括经过验证的运动技能学习任务中的表现以及可穿戴设备的测量数据。在这一慢性自适应脑深部电刺激阶段，自适应脑深部电刺激与开环刺激设置将按30天周期随机分配，并通过计算机化运动任务与追踪运动学的可穿戴设备相结合的方式获取运动技能和步态相关测量数据。患者将在可能的情况下每日在家中参与运动学习和步态任务，并同步触发刺激设置与记录。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。