成人与青少年肌炎

研究通过完整病史、问卷、体格检查、病历回顾及血尿检测,评估受试者的病因、免疫系统变化及相关医学问题,并纳入健康儿童或成人作为对照以比较检测结果

National Institute of Environmental Health Sciences (NIEHS)National Institute of Environmental Health Sciences (NIEHS)
clinicaltrials
浏览 8
医学影像分类DermatomyositisPolymyositisInclusion Body Myositis
Adult and Juvenile Myositis

基本信息

模态
医学影像
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

成人与青少年肌炎

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦成人与儿童期起病的肌炎,涵盖 Dermatomyositis、Polymyositis 与 Inclusion Body Myositis 等炎症性肌肉疾病。研究通过完整病史、问卷、体格检查、病历回顾及血尿检测,评估受试者的病因、免疫系统变化及相关医学问题,并纳入健康儿童或成人作为对照以比较检测结果。患者还可选择参加为期 1 至 5 天的额外评估。该数据可用于肌炎相关疾病分类、免疫机制与临床特征研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:Dermatomyositis、Polymyositis、Inclusion Body Myositis。本研究将评估成人和儿童期起病的肌炎受试者,以进一步了解其病因以及与之相关的免疫系统变化和医学问题。肌炎是一种炎症性肌肉疾病,可损害肌肉和其他器官,导致严重残疾。患有 Polymyositis 或 Dermatomyositis 或相关疾病的儿童或成人可在本研究中接受评估。健康的儿童或成人也将作为“对照”入组,用于比较检测结果。所有患者都将接受完整的病史采集(包括填写一些问卷)和体格检查、病历审查以及血液和尿液检测。随后患者可选择参加额外的 1 至 5 天评估,其中将包括以下部分或全部诊断、治疗或

【主题与分类】

主题标签:Dermatomyositis、Polymyositis、Inclusion Body Myositis。本站分类:循环系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00017914

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00017914

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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:皮肌炎、多发性肌炎、包涵体肌炎。本研究将评估成人期和儿童期起病的肌炎受试者,以进一步了解其病因、相关的免疫系统变化及医学问题。肌炎是一种炎症性肌肉疾病,可损害肌肉及其他器官,导致严重残疾。患有多发性肌炎、皮肌炎或相关疾病的儿童或成人可在本研究中接受评估。健康的儿童或成人也将作为“对照”入组,用于比较检测结果。所有患者都将接受完整的病史采集(包括填写一些问卷)和体格检查、病历审查以及血液和尿液检测。随后,患者可选择参加额外为期1至5天的评估,其中包括以下部分或全部诊断、治疗或研究程序:1. 由物理治疗师进行标准化肌力测试、关节活动度及步态分析;填写一份关于完成日常任务能力的问卷。2.

皮肤评估,可能包括病变部位拍照和皮肤活检(在局部麻醉下取一小块皮肤样本)3. 腿部肌肉的磁共振成像(利用磁场使组织显影的扫描)4. 吞咽研究,包括体格检查和吞咽能力问卷、舌肌力量研究、吞咽过程中的超声成像,以及可能进行的改良钡餐吞咽检查5. 嗓音和言语评估,可能包括计算机化嗓音分析和喉镜检查——使用带摄像头的小型硬质内窥镜置于口腔内,观察并记录声带功能,从而对喉(声匣)进行分析6. 肺功能检查(使用呼吸机测量进出肺部的空气量),以评估肺功能,并可能进行胸部X线检查7. 心电图(测量心脏电活动),并可能进行超声心动图(超声成像)

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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