深部脑刺激手术中微电极记录测量的感觉门控

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦深部脑刺激(DBS)手术中通过微电极记录(MER)测量的感觉门控,覆盖帕金森病、特发性震颤、肌张力障碍和强迫症等疾病

University of Colorado, DenverUniversity of Colorado, Denver
clinicaltrials
浏览 11
时间序列分类Parkinson's DiseaseEssential TremorDystoniaObsessive Compulsive Disorder
Sensory Gating Measured With Microelectrode Recording (MER) During Deep Brain Stimulation (DBS) Surgery

基本信息

模态
时间序列
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

深部脑刺激手术中微电极记录测量的感觉门控

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦深部脑刺激(DBS)手术中通过微电极记录(MER)测量的感觉门控,覆盖帕金森病、特发性震颤、肌张力障碍和强迫症等疾病。DBS 是经 FDA 批准、广泛用于治疗上述疾病运动症状的方法,全球已有超过 10 万名患者植入 DBS 设备。当前定位 DBS 靶区(如帕金森病的丘脑底核 STN)依赖立体定向成像与脑细胞电活动测量,MER 作为标准临床技术的一部分,用于采集单个神经细胞的电数据,靶区脑区在标准 DBS 手术中会发出可被 MER 检测到的独特电信号(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、强迫症。深部脑刺激(DBS)是经 FDA 批准且广泛使用的方法,用于治疗帕金森病(PD)、特发性震颤(ET)、肌张力障碍和强迫症(OCD)的运动症状。全球已有超过 100,000 名患者植入 DBS 设备。当前获批的定位大脑中 DBS 靶区(帕金森病的丘脑底核(STN))的方法,结合了立体定向成像技术和脑细胞电活动测量。作为标准临床技术的一部分,在称为微电极记录(MER)的过程中,从单个神经细胞采集电数据。目标脑区在标准 DBS 手术期间发出由 MER 检测到的独特电信号。MER 在沿途的停靠点进行

【主题与分类】

主题标签:Parkinson's Disease、Essential Tremor、Dystonia、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/NCT02320266

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

疾病:帕金森病、特发性震颤、肌张力障碍、强迫症。脑深部电刺激(DBS)是一种获FDA批准且广泛用于治疗帕金森病(PD)、特发性震颤(ET)、肌张力障碍和强迫症(OCD)运动症状的方法。全球已有超过100,000名患者植入了DBS装置。当前获批的定位大脑中DBS靶区(PD的丘脑底核(STN))的方法,结合了立体定向成像技术和脑细胞电活动测量。作为标准临床技术的一部分,电生理数据从单个神经细胞采集——这一过程称为微电极记录(MER)。在标准DBS手术期间,MER检测到靶脑区发出的独特电信号。MER在到达靶点的沿途停靠点进行。在DBS手术期间的停靠点,还将采集由声音引发的额外电生理数据。在重复声音后反应减弱(听觉门控)的大脑区域,可能是改善思维的重要DBS靶点。

目标是:(目标1A)在DBS手术期间,除EEG外,使用脑内微电极通过单单位活动(SUA)和局部场电位(LFP)测量电活动,以寻找沿DBS靶点路径上发生听觉门控的脑区(目标1A),然后确定刺激所识别的区域是否会改变通过EEG测量的听觉门控(目标1B);以及(目标2)使用脑电图(EEG)测量头皮电活动,以表征患者DBS手术前后以及健康对照人群的听觉门控。

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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