基于神经与运动学反馈的双侧闭环脑深部电刺激治疗步态冻结

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04043403

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 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。

数据说明

条件：帕金森病。丘脑底核（STN）深部脑刺激已成为帕金森病经FDA批准的标准治疗手段，其刺激以恒定幅度和电压输出，采用开环方式运行，不响应患者的当前状态。尽管步态障碍和步态冻结最初可能对持续开环深部脑刺激（olDBS）和药物有反应，但这些症状往往随时间推移而复发。步态冻结（FOG）的发作性和可预测性使其非常适合自适应DBS（aDBS），以及一种能够克服传统高频olDBS局限性、并能够在频率或强度域中短暂调整治疗以治疗FOG，同时治疗其他帕金森病体征（如震颤和运动迟缓）的设备。本研究旨在确定一种自适应DBS系统的可行性，该系统能够根据患者特定的神经和运动学变量，以定制的DBS参数做出响应。

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。