丹麦儿童前庭与姿势功能常模数据
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦丹麦儿童的前庭与姿势功能。儿童平衡问题在丹麦医疗体系中常被忽视,前庭功能障碍可能显著影响儿童发育与生活质量,而丹麦儿科人群的前庭损伤患病率与功能常模数据尚属空白

基本信息
资源简介
丹麦儿童前庭与姿势功能常模数据
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦丹麦儿童的前庭与姿势功能。儿童平衡问题在丹麦医疗体系中常被忽视,前庭功能障碍可能显著影响儿童发育与生活质量,而丹麦儿科人群的前庭损伤患病率与功能常模数据尚属空白。研究拟建立一套儿童友好且可靠的前庭测试方案,采用 Video Head Impulse Test(v-HIT)、颈性与眼性前庭诱发肌源性电位(cVEMP、oVEMP)等可行、有效且适合儿童的测试,并通过计算机化方式评估整体平衡能力。数据可用于儿童前庭功能常模建立、平衡能力评估及相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:儿童,仅限儿童,前庭功能。儿童平衡问题在丹麦医疗体系中是一个被忽视的问题。前庭系统功能障碍,即前庭功能障碍(VD),可能对儿童的发育和生活质量产生重大影响。关于丹麦儿科人群前庭损伤的患病率以及前庭功能的常模数据尚属缺失。研究者旨在本研究中建立一套儿童友好且可靠的前庭测试方案。根据研究者自身的研究以及国际报告,研究者选择了一套包含视频头脉冲试验(v-HIT)、颈性和眼性前庭诱发肌源性电位(c 和 oVEMP)的前庭测试方案,因为这些测试可行、有效且对儿童友好。为评估整体平衡能力,儿童在计算机化
【主题与分类】
主题标签:Children, Only、Vestibular Function。本站分类:耳及乳突疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06229730
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06229730
标准获取流程:
- 访问源站链接,注册/登录账号;
- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
条件:儿童,仅限,前庭功能。在丹麦医疗体系中,儿童平衡问题是一个被忽视的问题。前庭系统功能障碍,即前庭功能障碍(VD),可能对儿童的发展和生活质量产生重大影响。关于丹麦儿科人群中前庭损伤的患病率及前庭功能的规范数据尚缺失。研究者的目标是在研究中制定一套对儿童友好且可靠的前庭测试方案。根据研究者自身的研究以及国际报告,研究者选择了一套包含视频头脉冲测试(v-HIT)、颈性和眼性前庭诱发肌源电位(c 和 oVEMP)的前庭测试方案,因为这些测试可行、有效且对儿童友好。为了评估整体平衡能力,儿童还需接受计算机动态姿势图测试。本研究旨在提供丹麦普通儿科人群前庭功能的规范数据。因此,研究者将能够将患者数据与规范值进行比较,从而实现更精确的诊断。
方法:本研究为一项基于年龄的队列研究。参与者为6个月至10岁的儿童,无已知的听力或平衡问题。参与者在当地托儿所、幼儿园和学校招募。所有参与者将接受一套测试方案,包括问卷、听力筛查以及前庭和姿势评估。主要终点为基于年龄的v-HIT、c和oVEMP以及姿势描记结果的正常值。次要终点为前庭测试方案结果成功的受试者数量以及患者照护者眩晕障碍量表(DHI-PC)平均总分。收集若干变量,如人口统计学资料、发育里程碑、以听力和平衡为重点的家族史。
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。
数据缺失?
依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。




