Neuromate机器人Neurolocate模块在深部脑刺激中精度的体内测量

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04712552

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

疾病：帕金森病、肌张力障碍、震颤。机器人神经外科手术已发展近25年，为神经外科医生提供了诸多优势，包括更高的精确度。准确性是立体定向神经外科手术的关键点，尤其是脑深部电刺激电极植入术。在立体定向框架和无框架模式下，通过体外和体内立体脑电图程序，测量了Neuromate机器人的准确性。研究者还使用独立于机器人本身及制造商的测量系统，评估了其在常规脑深部电刺激手术中的实际应用准确性。结果显示，体内平均准确性为0.86毫米，最大误差为1.55毫米。这一准确性至少与立体定向框架臂的准确性相当，并符合脑深部电刺激手术所需的精度要求。Neurolocate装置是一种新型非侵入性、无框架患者匹配模块，专为与Neuromate立体定向机器人配合使用而设计。

Neurolocate系统的主要优势在于其侵入性小于螺钉固定标记物，简化了手术流程并缩短了手术时间。Neurolocate无框架注册系统的准确性已在体外和体内针对癫痫患者的机器人立体脑电图轨迹进行了评估，并与使用立体定向框架的传统注册方法的准确性进行了比较。然而，Neurolocate注册系统的准确性从未在脑深部电刺激手术过程中进行过体内测量。

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。