帕金森病DBS麻醉与术后谵妄数据集

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦帕金森病(PD)患者在接受丘脑底核脑深部电刺激(STN-DBS)手术时的麻醉管理与术后谵妄问题

Beijing Tiantan HospitalBeijing Tiantan Hospital
clinicaltrials
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其他预测PARKINSON DISEASE (Disorder)Deep Brain StimulationPostoperative Delirium
Anesthesia and Postoperative Delirium in Parkinson DBS

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

帕金森病DBS麻醉与术后谵妄数据集

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦帕金森病(PD)患者在接受丘脑底核脑深部电刺激(STN-DBS)手术时的麻醉管理与术后谵妄问题。源站描述指出,PD患者因潜在神经退行性病变而基线认知下降风险较高,老年手术患者术后认知功能障碍(POCD)发生率为10%至54%,围手术期认知功能障碍是主要关注点。数据可用于研究麻醉因素与术后谵妄、认知功能结局之间的关联,支持风险预测与围手术期管理分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:帕金森病(障碍)、脑深部电刺激、术后谵妄。帕金森病(PD)是一种慢性进行性神经退行性疾病,特征为运动症状(运动迟缓、静止性震颤、强直、姿势不稳)和非运动症状,其中认知障碍是常见且使人衰弱的并发症。丘脑底核脑深部电刺激(STN-DBS)近三十年来一直是晚期PD的标准疗法,对运动症状控制具有明确的长期获益。然而,围手术期认知功能障碍仍是主要关注点:老年手术患者术后认知功能障碍(POCD)的发生率为10%至54%,且PD患者由于潜在的神经退行性病变,其认知下降的基线风险本就更高。麻醉管理是一项关键的修改

【主题与分类】

主题标签:PARKINSON DISEASE (Disorder)、Deep Brain Stimulation、Postoperative Delirium。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/NCT07792265

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    • 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。

数据说明

条件:帕金森病(疾病),脑深部电刺激,术后谵妄。帕金森病(PD)是一种慢性进行性神经退行性疾病,以运动症状(运动迟缓、静止性震颤、强直、姿势不稳)和非运动症状为特征,其中认知障碍是常见且致残性的并发症。丘脑底核脑深部电刺激(STN-DBS)近三十年来一直是晚期PD的标准疗法,在运动症状控制方面具有明确的长期获益。然而,围手术期认知功能障碍仍是一个主要问题:老年手术患者术后认知功能障碍(POCD)的发生率为10%至54%,而PD患者由于潜在的神经退行性变,其认知下降的基线风险本就更高。麻醉管理是STN-DBS手术中一个关键的可调控因素。

临床上,大多数帕金森病(PD)患者首选区域麻醉联合清醒镇静,以便进行术中神经生理监测和行为评估;然而,部分患者因严重僵直、震颤或焦虑而无法耐受清醒手术,需要调整麻醉方案。值得注意的是,麻醉药物可在不同程度上干扰微电极记录(MER)信号,可能影响电极靶向精度;而不同麻醉策略还可能通过神经炎症、氧化应激或调节基底节β振荡活动等机制,对术后神经认知结局产生不同影响。迄今为止,尚无前瞻性研究系统评估PD患者接受STN-DBS后的长期认知轨迹,或比较不同麻醉管理方案在该人群中的神经认知安全性。本前瞻性队列研究将纳入计划接受双侧STN-DBS的PD患者,并根据临床确定的麻醉管理策略将其分配至不同队列(区域麻醉联合清醒镇静

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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