烧伤截肢者增生性瘢痕假肢压力数据集
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为烧伤截肢者增生性瘢痕的假肢压力。烧伤后截肢较为少见,其残肢特征与糖尿病或血管疾病人群的截肢差异明显:患者通常更健康、残肢更长、肌肉瓣使残肢更粗大,且常伴有增生性瘢痕和挛缩

基本信息
资源简介
烧伤截肢者增生性瘢痕假肢压力数据集
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为烧伤截肢者增生性瘢痕的假肢压力。烧伤后截肢较为少见,其残肢特征与糖尿病或血管疾病人群的截肢差异明显:患者通常更健康、残肢更长、肌肉瓣使残肢更粗大,且常伴有增生性瘢痕和挛缩。压力疗法广泛用于烧伤康复以治疗增生性瘢痕,被认为可通过降低机械张力促进瘢痕成熟,但迄今尚无研究量化相关压力。数据可用于分析残肢压力分布、瘢痕与假肢适配关系,支持压力治疗与并发症研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:截肢残端、烧伤、压力分布、压力性损伤。烧伤后截肢并不常见。烧伤后的大截肢与糖尿病或血管疾病人群的截肢有本质区别:烧伤截肢者通常更健康,残肢段更长,肌瓣形成更臃肿的残端,且残肢常伴有增生性瘢痕和挛缩。然而,烧伤相关截肢者可能出现多种并发症,包括残肢痛、水肿、感觉障碍(感觉减退或过敏)、异位骨化及反复性创面。压力疗法在烧伤康复中被广泛用于治疗增生性瘢痕,据信可通过减少机械张力促进瘢痕成熟。然而,迄今尚无研究量化烧伤截肢者佩戴假肢内衬或完整假肢时施加于增生性瘢痕上的压力。这一知识空白至关重要,因为超过40 mmHg的压力可损害毛细血管灌注,引起疼痛、水疱或组织坏死,而这些风险在植皮或皮瓣组织中更为加剧,使其易于发生皮肤破溃。在非烧伤截肢人群中进行的研究表明,假肢接受腔内的压力分布因接受腔设计和材料的不同而有显著差异。所报道的界面压力通常范围为40 kPa至250 kPa(约300-1875 mmHg)。测量条件也会影响结果,因为静态站立与动态步态时的压力不同。内衬厚度进一步影响这些数值;例如,内衬厚度增加4 mm已被证明可使峰值压力降低约18%。这些发现凸显了在真实条件下、佩戴完整假肢系统时评估压力的重要性。临床上常观察到,被假肢覆盖的增生性瘢痕趋于变平、红斑减轻,且
【主题与分类】
主题标签:Amputation Stump、Burn Injury、Pressure Distribution、Pressure Injuries。本站分类:内分泌、营养和代谢疾病/糖尿病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07850557
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07850557
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:截肢残端、烧伤、压力分布、压力性损伤。烧伤后截肢并不常见。烧伤后的大截肢与糖尿病或血管疾病人群的截肢有本质区别:烧伤截肢者通常更健康,残肢段更长,肌瓣形成更臃肿的残端,且残肢常伴有增生性瘢痕和挛缩。然而,烧伤相关截肢者可能出现多种并发症,包括残肢痛、水肿、感觉障碍(感觉减退或过敏)、异位骨化和反复性创面。压力疗法在烧伤康复中广泛用于治疗增生性瘢痕,据认为可通过减少机械张力促进瘢痕成熟。然而,迄今为止尚无研究量化烧伤截肢者佩戴假肢内衬或全假肢时施加于增生性瘢痕上的压力。
这一知识空白至关重要,因为超过40 mmHg的压力可损害毛细血管灌注,导致疼痛、水疱或组织坏死,而这些风险在移植或皮瓣组织中更为加剧,使其易于发生皮肤破损。在非烧伤截肢人群中进行的研究表明,假肢接受腔内的压力分布因接受腔设计和材料的不同而有显著差异。所报告的界面压力通常范围为40 kPa至250 kPa(约300-1875 mmHg)。测量条件也会影响结果,因为静态站立与动态步态时的压力有所不同。衬垫厚度进一步影响这些数值;例如,将衬垫厚度增加4 mm已被证明可使峰值压力降低约18%。这些发现凸显了在真实条件下、在完整假肢系统佩戴状态下评估压力的重要性。临床上常观察到,被假肢覆盖的增生性瘢痕趋于变平、红斑减少,并且
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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