利用DBS探究基底节功能障碍

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04080674

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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、震颤、肌张力障碍。本研究旨在探讨基底节如何参与震颤、运动迟缓和肌肉痉挛等运动症状的产生。基础研究方法是，在患者出现症状时记录基底节不同位点的电活动，从而将脑电波与症状/体征进行关联分析。一旦发现某种脑电波与异常运动的某一环节相关，研究人员便可尝试通过在该脑电波出现时触发刺激，来证实其在功能或功能障碍中的核心作用。刺激时，研究人员将采用与临床相同的高频刺激（130 Hz），因为这种刺激被认为能有效抑制刺激部位的神经活动。因此，如果某种脑电波在例如减慢运动方面起重要作用，那么每当该脑电波幅度较大时触发刺激，便可预期运动速度会加快。

研究人员希望采用这一两阶段程序，记录从基底节位点采集到的不同脑活动在驱动帕金森病、肌张力障碍和特发性震颤患者的震颤、肌肉痉挛和运动迟缓中所起的作用。这项研究很重要，因为如果研究人员能够通过刺激改变脑功能和特定症状，他们就可以将同样形式的反馈控制刺激用作一种潜在的有效治疗方式。传统的深部脑刺激始终提供固定刺激。例如，研究人员开始认识到，在治疗帕金森病方面，基于基底节β活动反馈的刺激控制可能优于传统的持续性深部脑刺激。当前研究特别关注导致帕金森病患者运动迟缓（动作缓慢）和强直（僵硬）、帕金森病和特发性震颤患者震颤，以及肌张力障碍患者肌肉痉挛的过程。1. 帕金森病患者的运动迟缓和强直

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。