帕金森病定量脑电图临床相关性系统综述数据

数据集获取

源站：https://doi.org/10.5061/dryad.29254rn

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数据集大小约 185.6 KB。

数据说明

目的 评估定量脑电图（qEEG）指标作为帕金森病（PD）疾病严重程度和进展结局的相关性。方法 系统检索主要数据库（2018年1月），寻找方法学质量足够高、探讨特发性PD临床症状与皮层（表面）qEEG指标之间相关性的研究。结果 在605项已识别研究中，纳入36项。结果分为四个领域：认知（23项研究）、运动功能（13项研究）、治疗效果（7项研究）和其他（10项研究）。在横断面研究中，EEG减慢与整体认知障碍以及其他领域的弥漫性恶化相关。在纵向研究中，优势频率降低和θ功率增加（反映EEG减慢）是个体层面认知恶化的生物标志物。关于运动功能障碍和治疗的结果则相互矛盾。缺乏个体层面的功能连接研究、其他领域的纵向研究或连接性指标的纵向研究。

结论 反映脑电减慢的QEEG参数，尤其是优势频率降低和θ功率增加，与认知障碍相关，并可预测未来的认知衰退。QEEG可作为可靠且广泛可用的生物标志物，用于评估帕金森病非运动症状的严重程度和进展，有望促进非运动症状的早期诊断及对疾病进展的客观监测。需要更多研究来阐明功能连接和网络分析的作用。

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。