高精度经颅直流电刺激治疗帕金森病认知与感觉运动缺陷

研究基于语义记忆提取模型,以背内侧额叶的 preSMA 为靶点,采用高精度经颅直流电刺激(HD tDCS)进行干预,考察其对言语提取、言语产生与加工以及步态和平衡的治疗效果

The University of Texas at DallasThe University of Texas at Dallas
clinicaltrials
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音频回归PARKINSON DISEASE (Disorder)
Treatment of Cognitive and Sensorimotor Deficits in Parkinson's Disease With High Definition Transcranial Direct Current Stimulation

基本信息

模态
音频
任务类型
回归
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

高精度经颅直流电刺激治疗帕金森病认知与感觉运动缺陷

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦帕金森病(PARKINSON DISEASE)的认知与感觉运动缺陷治疗。研究基于语义记忆提取模型,以背内侧额叶的 preSMA 为靶点,采用高精度经颅直流电刺激(HD tDCS)进行干预,考察其对言语提取、言语产生与加工以及步态和平衡的治疗效果。数据可用于探索 HD tDCS 对帕金森病认知与运动功能的调控作用,支持神经调控与康复相关分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:帕金森病(疾病)。目的:基于已开发的语义记忆提取模型,其中背内侧额叶的 preSMA 发挥重要作用,本研究将检验使用 HD tDCS 作用于 preSMA 治疗帕金森病认知缺陷,以改善支持言语提取的神经回路功能。此外,由于 preSMA 参与运动规划和排序,本研究还将探索作用于 preSMA 的 HD tDCS 是否会对言语和步态产生影响。具体目标:1. 通过使用 HD tDCS 调节 preSMA,检验其对言语提取功能的治疗效果。2. 通过使用 HD tDCS 调节 preSMA,检验其对言语产生和加工的治疗效果。3. 通过使用 HD tDCS 调节 preSMA,检验其对步态和平衡的治疗效果。假设

【主题与分类】

主题标签:PARKINSON DISEASE (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/NCT07534397

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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:帕金森病(障碍)。目的:基于已开发的语义记忆提取模型,其中背内侧额叶的前辅助运动区(preSMA)发挥重要作用,本研究将探讨使用高清晰度经颅直流电刺激(HD tDCS)作用于preSMA治疗帕金森病认知缺陷,以改善支持言语提取的神经回路功能。此外,由于preSMA参与运动规划和序列化,研究还将探索作用于preSMA的HD tDCS是否对言语和步态产生影响。具体目标:1. 通过使用HD tDCS调节preSMA,考察其对言语提取功能的治疗效果。2. 通过使用HD tDCS调节preSMA,考察其对言语产生和加工的治疗效果。3. 通过使用HD tDCS调节preSMA,考察其对步态和平衡的治疗效果。假设:1. 与假刺激相比,活性HD tDCS(1毫安阳极HD tDCS作用于preSMA)将改善言语流畅性(即受控词联想测验中的音位流畅性和类别流畅性)作为主要结局指标。2.

主动高清晰度经颅直流电刺激(1毫安阳极高清晰度经颅直流电刺激作用于前辅助运动区,与假刺激相比)将改善言语序列能力。3. :主动高清晰度经颅直流电刺激(1毫安阳极高清晰度经颅直流电刺激作用于前辅助运动区,与假刺激相比)将改善一般运动序列能力。

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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