深部脑刺激刺激模式效应研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,研究深部脑刺激(DBS)不同刺激模式对神经活动与运动障碍症状的影响。覆盖帕金森病、特发性震颤、多发性硬化、肌张力障碍等疾病

基本信息
资源简介
深部脑刺激刺激模式效应研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,研究深部脑刺激(DBS)不同刺激模式对神经活动与运动障碍症状的影响。覆盖帕金森病、特发性震颤、多发性硬化、肌张力障碍等疾病。研究在 Duke University Medical Center、Emory University Hospital、University of Florida Shands Hospital 或 UF Health Florida Surgical Center 的手术室进行,对象为接受 DBS 系统植入或因电池耗尽更换植入式脉冲发生器(IPG)的患者。通过临时无菌延长线连接刺激与记录系统,在约 45 分钟内单侧施加不同非规则时间模式的刺激,记录神经活动。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:帕金森病、特发性震颤、多发性硬化、肌张力障碍。本研究将在杜克大学医学中心、埃默里大学医院、佛罗里达大学尚兹医院或佛罗里达大学健康佛罗里达外科中心的手术室进行。研究将在接受脑深部电刺激(DBS)系统植入手术的受试者身上进行,或在因电池耗尽而接受植入式脉冲发生器(IPG)手术更换的受试者身上进行。受试者将接受DBS电极的临时无菌延长线。这些临时延长线将连接到刺激和记录系统,并允许记录神经活动。在大约45分钟的过程中,将单侧施加不同的非规则时间模式的刺激,并测量对神经活动和运动障碍症状的影响。刺激波形将是电荷平衡的双相脉冲,电荷限制在DBS IPG制造商设定的限值以下,即30 μC/cm²。研究完成后,将移除临时延长线,并继续该手术的常规临床操作以治疗患者的运动障碍。在特发性震颤(ET)、多发性硬化(MS)和震颤为主型帕金森病(PD)的受试者中,将使用加速度计测量震颤。在没有主要震颤症状的帕金森病受试者中,将使用计算机鼠标上的手指敲击任务测量运动迟缓。受试者将在手术前熟悉运动症状评估任务,并可能记录震颤或运动迟缓的基线测量值。此外,他们可能会被要求在研究前一晚停用抗帕金森病和/或抗震颤药物,以减少因药物时间过程导致的运动症状变异性。手术期间不会对受试者进行全身麻醉,手术将在局部麻醉下进行,以使受试者能够
【主题与分类】
主题标签:Parkinson Disease、Essential Tremor、Multiple Sclerosis、Dystonia。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/NCT02553525
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02553525
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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。
- OpenDataLab:
数据说明
疾病:帕金森病、特发性震颤、多发性硬化症、肌张力障碍。本研究将在杜克大学医学中心、埃默里大学医院、佛罗里达大学尚兹医院或佛罗里达大学健康佛罗里达外科中心的手术室进行。研究将在接受脑深部电刺激(DBS)系统植入手术的受试者,或因电池耗尽而接受植入式脉冲发生器(IPG)手术更换的受试者身上进行。受试者将接受DBS电极的临时无菌延长线。这些临时延长线将连接到刺激和记录系统,并允许记录神经活动。在大约45分钟的过程中,将单侧施加不同的非规则时间模式的刺激,并测量对神经活动和运动障碍症状的影响。刺激波形将是电荷平衡的双相脉冲,电荷限制在DBS IPG制造商设定的限值以下,即30 μC/cm²。
研究完成后,将移除临时延伸部分,并继续进行该手术的常规临床操作,以治疗患者的运动障碍。对于特发性震颤(ET)、多发性硬化(MS)和以震颤为主的帕金森病(PD)受试者,将使用加速度计测量震颤。对于无显著震颤症状的帕金森病受试者,将通过在电脑鼠标上进行手指敲击任务来测量运动迟缓。受试者将在手术前熟悉运动症状评估任务,并可能记录震颤或运动迟缓的基线测量值。此外,可能会要求他们在研究前一晚停用抗帕金森病和/或抗震颤药物,以减少因药物时程导致的运动症状变异性。手术期间不会对受试者实施全身麻醉,手术将在局部麻醉下进行,以便受试者能够
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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