多发性硬化康复中的离心骑行

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦多发性硬化康复中的离心骑行训练。研究将受试者分为对照组(传统康复联合向心骑行)和实验组(离心骑行联合标准康复),用离心或向心骑行替代部分传统康复内容,最长持续30分钟

University of LiegeUniversity of Liege
clinicaltrials
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其他分类Multiple SclerosisRehabilitationNeuro-Degenerative DiseaseNeurorehabilitation
Eccentric Cycling in Multiple Sclerosis Rehabilitation

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

多发性硬化康复中的离心骑行

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦多发性硬化康复中的离心骑行训练。研究将受试者分为对照组(传统康复联合向心骑行)和实验组(离心骑行联合标准康复),用离心或向心骑行替代部分传统康复内容,最长持续30分钟。基于健康受试者预实验、现有文献回顾及列日大学医院生物统计部门的样本量计算,研究者计划每种病理招募60至80名受试者。数据可用于神经系统疾病康复方案比较与分类研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:多发性硬化、康复、神经退行性疾病、神经康复。我们的研究将聚焦于多发性硬化。对于所纳入的每种病理,一个“对照”组将由接受传统康复方案联合向心骑行训练的患者组成。一个实验组(“离心康复”)将由参加离心功率自行车训练方案并配合标准康复的患者组成。在实践中,经典康复方案的一部分将被向心或离心骑行替代,最长持续时间为30分钟。基于在健康受试者中进行的初步研究、对现有文献的回顾以及列日大学医院生物统计部门进行的样本量计算,研究者计划每种病理招募60至80名受试者(

【主题与分类】

主题标签:Multiple Sclerosis、Rehabilitation、Neuro-Degenerative Disease、Neurorehabilitation。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/NCT07316764

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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

疾病范围:多发性硬化、康复、神经退行性疾病、神经康复。我们的研究将聚焦于多发性硬化。对于所纳入的每种疾病,将设立一个“对照组”,由接受传统康复方案联合向心骑行训练的患者组成。一个试验组(“离心康复组”)将由纳入离心功率自行车训练方案并联合标准康复的患者组成。在实践中,经典康复方案的一部分将被向心或离心骑行所替代,最长持续时间为30分钟。基于在健康受试者中开展的一项初步研究、对现有文献的回顾,以及列日大学医院生物统计学部进行的样本量计算,研究者计划每种疾病招募60至80名受试者(详见附录)。允许孕妇参与。研究类型:这是一项前瞻性干预性研究,采用纵向设计,所有受试者在同一时间段(2025—2027年)内接受评估。

本研究将在Sart-Tilman站点(Blanc-Gravier,运动生理学单元)或Fraiture-en-Condroz的CNRF进行,具体取决于参与者的偏好。神经病理学纳入标准参与者必须:患有以下神经系统疾病之一:帕金森病或多发性硬化症。I. 离心康复方案鉴于离心收缩模式在慢性疾病中的临床关注日益增加,一种半卧位离心测力计被专门设计用于临床。患者在该设备上的安装安全且易于实现,半卧位在运动过程中提供了额外的舒适感。该测力计通过专用软件驱动的视觉反馈实现安全的工作负荷控制。该设备可在站点之间运输(Sart-Tilman - Fraiture - Esneux)。实验方案本实验研究旨在建立并比较离心

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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