震颤综合征的临床与生理学研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT03027310

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数据说明

疾病：帕金森病、肌张力障碍、特发性震颤。目的 本方案旨在通过开展小型行为学、电生理学和神经影像学子研究，探讨震颤综合征的表型谱和病理生理机制。本方案包含风险极低的技术（标准临床评估、MRI、EEG、周围神经刺激、单脉冲和成对脉冲TMS），部分子研究可能涉及健康志愿者。本方案旨在研究特定震颤综合征患者群体的神经生理学和行为学结局，为未来假设驱动和验证性研究提供依据，这些研究将另行制定并作为独立方案提交。为此，我们计划开展1）试点子研究，2）个体患者研究，3）技术开发研究。研究人群 我们计划入组最多300例特发性震颤及其他孤立性动作性震颤综合征患者，以及150名健康志愿者。

设计 这是一项非假设驱动的研究，涉及标准化表型分析。在患者和健康志愿者完成筛选访视后，患者将接受标准化表型分析访视，包括临床评定量表以及电生理震颤检查。随后，患者和健康对照者可被纳入子研究，如果某一子研究产生了有意义的结果，将提交一份单独的方案，其中包含先验假设、具体研究设计以及根据本方案中进行的试点或探索性子研究调整的功效分析。结局指标 本方案中应用的结局指标涉及震颤表型分析方法，如临床评定量表和问卷、电生理震颤研究、录像检查以及基于数字化的任务。在聚焦于震颤综合征神经生理学特征描述的子研究中，将应用以下结局指标：肌电图：我们将使用频谱分析、相干性分析以及结合

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。