用于神经外科的新型立体定向框架系统
该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕一种用于神经外科的新型立体定向装置(D1 stereotactic system)展开,旨在评估其能否以体积较小、重量较轻、易于使用且精度与现有临床系统相当的表面安装式设计,弥补现有立体定向系统的不足

基本信息
资源简介
用于神经外科的新型立体定向框架系统
该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕一种用于神经外科的新型立体定向装置(D1 stereotactic system)展开,旨在评估其能否以体积较小、重量较轻、易于使用且精度与现有临床系统相当的表面安装式设计,弥补现有立体定向系统的不足。研究覆盖帕金森病、特发性震颤、肌张力障碍、Tourette Syndrome 和强迫症等神经系统疾病,受试者从接受脑深部电刺激(DBS)治疗的成人神经疾病患者中术前筛选,并由 Mayo Clinic Deep Brain Stimulation Committee 评估。数据可用于神经系统疾病相关分类研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【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、肌张力障碍、Tourette Syndrome、强迫症。目的:本研究将评估一种新的立体定向装置(D1 stereotactic system),该装置旨在通过采用一种新型表面安装式立体定向系统来解决当前立体定向系统的缺点,该系统相对较小、重量较轻、易于使用,并且在精度和准确性上与当前临床系统相当。方法:受试者将仅从患有神经系统疾病的成人受试者中招募。这些受试者将在术前从 DBS 临床受试者中确定。每位受试者都将接受 Mayo Clinic Deep Brain Stimulation Committee(由神经科医生、神经心理学家、精神科医生、神经外科医生和放射科医生组成)的评估,以在 Mayo Clinic - Rochester 接受 DBS 手术来治疗神经系统疾病。所有 s
【主题与分类】
主题标签:Parkinson Disease、Essential Tremor、Dystonia、Tourette Syndrome、Obsessive-Compulsive Disorder。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/NCT04283812
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04283812
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pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - ModelScope:
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病:帕金森病、特发性震颤、肌张力障碍、图雷特综合征、强迫症。目的:本研究将评估一种新型立体定向装置(D1立体定向系统),旨在解决当前立体定向系统的不足。该系统采用新型表面安装式立体定向系统,相对小巧、轻便、易于使用,并且在精度和准确性上与当前临床系统相当。方法:受试者将仅从患有神经系统疾病的成年受试者中招募。这些受试者将在术前从脑深部电刺激(DBS)临床受试者中确定。每位受试者将接受梅奥诊所脑深部电刺激委员会(由神经科医生、神经心理学家、精神科医生、神经外科医生和放射科医生组成)的评估,以在梅奥诊所-罗切斯特接受DBS手术治疗神经系统疾病。所有受试者将通过面对面访谈,按照梅奥诊所DBS手术的标准纳入/排除标准进行预筛选。一旦确定受试者,研究协调员将联系该受试者,询问其是否有兴趣参与本研究。
分步日程:颅骨锚定键安装位置:圣玛丽医院 - 受试者准备室 1. 在头部上方,将颅骨锚定键放置区域内的头发剪掉。以常规无菌方式准备剪发区域及周围区域。这标志着受试者开始参与方案。 2. 将MR定位盒倒置放置,并将颅骨锚定键放入MR定位盒的槽内,使用MR兼容螺钉拧紧。 3. 将装置放置在受试者头部上并使其稳定,使颅骨锚定键位于中线,耳杆平行于外耳道,注意防止颅骨锚定键的底面或安全帽受到污染。 4. 调整耳杆的Z值,使耳探针与外耳道处于同一水平。耳杆
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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