膝髋动力软外骨骼在神经肌肉疾病患者中的安全性与急性效应评估

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦膝髋动力软外骨骼在神经肌肉疾病患者中的安全性与急性效应评估。覆盖面肩肱型肌营养不良(FSHD)、肢带型肌营养不良(LGMD2b)、散发性包涵体肌炎(SIBM)及 Pompe 病(PD)等以严重肌无力为特征的疾病人群,涉及肌营养不良、先天性肌病、

Institut de Myologie, FranceInstitut de Myologie, France
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时间序列Muscular DystrophiesCongenital MyopathyIdiopathic Inflammatory MyopathiesMitochondrial MyopathiesGlycogen Storage Disease
Assessment of Safety and Acute Effects of a Knee-hip Powered Soft Exoskeleton in Patients With Neuromuscular Disorders

基本信息

模态
时间序列
创建/更新时间
2026-10-29

资源简介

膝髋动力软外骨骼在神经肌肉疾病患者中的安全性与急性效应评估

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦膝髋动力软外骨骼在神经肌肉疾病患者中的安全性与急性效应评估。覆盖面肩肱型肌营养不良(FSHD)、肢带型肌营养不良(LGMD2b)、散发性包涵体肌炎(SIBM)及 Pompe 病(PD)等以严重肌无力为特征的疾病人群,涉及肌营养不良、先天性肌病、特发性炎症性肌病、线粒体肌病和糖原贮积病。数据可用于分析此类患者的功能能力、生活质量及跌倒与并发症风险,并评估软外骨骼干预的安全性和急性效应(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:肌营养不良、先天性肌病、特发性炎症性肌病、线粒体肌病、糖原贮积病。神经肌肉疾病患者根据病理类型表现出不同类型的症状。面肩肱型肌营养不良(FSHD)、肢带型肌营养不良(LGMD2b)、散发性包涵体肌炎(SIBM)或 Pompe 病(PD)等疾病以严重肌无力为特征,导致功能能力下降。这导致生活质量急剧下降(例如自主性/参与度降低、社会隔离、抑郁),并伴随跌倒风险增加和并发症(例如创伤、心血管问题、创伤、慢性疼痛、骨量丢失和体重增加)。然而,即使在严重疾病阶段,残余的力量水平和残余功能也可能维持多年,允许 tra

【主题与分类】

主题标签:Muscular Dystrophies、Congenital Myopathy、Idiopathic Inflammatory Myopathies、Mitochondrial Myopathies、Glycogen Storage Disease。本站分类:循环系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05200702

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    • 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

疾病类型:肌营养不良症、先天性肌病、特发性炎性肌病、线粒体肌病、糖原贮积病。神经肌肉疾病患者根据病理类型的不同表现出不同类型的症状。面肩肱型肌营养不良症(FSHD)、肢带型肌营养不良症(LGMD2b)、散发性包涵体肌炎(SIBM)或庞贝病(PD)等疾病以严重肌无力为特征,导致功能能力下降。这进而导致生活质量急剧下降(如自主性/参与度降低、社会隔离、抑郁),并伴随跌倒风险增加和并发症(如创伤、心血管问题、创伤、慢性疼痛、骨量丢失和体重增加)。然而,即使在疾病严重阶段,仍可能多年来维持一定的残余肌力和残余功能,使患者能够完成转移和行走。然而,维持此类活动通常伴随大量代偿性运动,导致关节负荷过高、骨科并发症及高跌倒风险。

与传统的被动式辅助设备(如矫形器)不同,动力辅助设备(通常称为皮肤外骨骼或外骨骼)在补偿肌肉无力、恢复活动能力和独立性方面具有很大潜力。ReWalk或Indego等设备采用与使用者腿部平行的刚性结构和电动马达,在站立和行走过程中帮助人体对抗重力保持稳定。迄今为止,这些系统大多在临床环境中用于神经系统疾病(如脊髓损伤、卒中后综合征)的步态康复。其重量可达13至48公斤,可能使其难以使用和运输,从而限制了其在临床环境之外的应用。然而,辅助设备若要用于日常生活,就必须以不引人注目的方式为各项日常生活活动(ADLs)提供帮助。可穿戴运动辅助系统,尤其是专用于下肢的系统,对于能够行走的患者来说极具前景

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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