超声透入疗法、低强度激光疗法与运动治疗腕管综合征

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦腕管综合征(Carpal Tunnel Syndrome)的治疗研究,共纳入 45 例具有中度腕管综合征临床和电生理表现的患者(5 男、40 女;平均年龄 50.2±10.0 岁;范围 26 至 69 岁)

Kutahya Health Sciences UniversityKutahya Health Sciences University
clinicaltrials
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医学影像Carpal Tunnel Syndrome
Phonophoresis, Low-Level Laser Therapy and Exercise in the Treatment of Carpal Tunnel Syndrome

基本信息

模态
医学影像
创建/更新时间
2026-10-21

资源简介

超声透入疗法、低强度激光疗法与运动治疗腕管综合征

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦腕管综合征(Carpal Tunnel Syndrome)的治疗研究,共纳入 45 例具有中度腕管综合征临床和电生理表现的患者(5 男、40 女;平均年龄 50.2±10.0 岁;范围 26 至 69 岁)。研究将参与者随机分为三组,涉及超声透入疗法、低强度激光疗法和运动治疗。数据可用于分析不同干预方式对中度腕管综合征的疗效比较,并支持相关临床研究的方法学参考(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:腕管综合征。共检查了 45 例具有中度腕管综合征临床和电生理表现的患者(5 名男性,40 名女性;平均年龄 50.2±10.0 岁;范围 26 至 69 岁)。纳入标准如下:年龄大于 18 岁,Tinel 征阳性或 Phalen 征阳性,正中神经走行区域疼痛或感觉异常,夜间加重的疼痛或感觉异常,以及根据美国电诊断医学会(AAEM)指南(10,11)判定的中度腕管综合征。排除标准如下:代谢性疾病(包括糖尿病、甲状腺疾病和慢性肾脏疾病)、类风湿关节炎、腕部创伤、妊娠、过去 3 个月内接受过皮质类固醇治疗、过去 1 个月内接受过物理或药物治疗。参与者通过随机数字表被随机分为三组,分别为第 1 组(超声透入疗法

【主题与分类】

主题标签:Carpal Tunnel Syndrome。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/NCT05213819

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    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

条件:腕管综合征。共检查45例患者(5例男性,40例女性;平均年龄50.2±10.0岁;范围26至69岁),具有中度腕管综合征的临床和电生理表现。纳入标准如下:年龄大于18岁,Tinel征阳性或Phalen征阳性,正中神经走行区域疼痛或感觉异常,夜间疼痛或感觉异常加重,以及根据美国电诊断医学会(AAEM)指南(10,11)诊断为中度腕管综合征。排除标准如下:代谢性疾病(包括糖尿病、甲状腺疾病和慢性肾脏疾病)、类风湿关节炎、腕部创伤、妊娠、过去3个月内接受过皮质类固醇治疗、过去1个月内接受过物理或药物治疗。参与者通过无差别数字表随机分为三组:第1组(超声透入疗法联合运动,n:15)、第2组(低强度激光治疗联合运动,n:15)和第3组(仅运动,n:15)。

超声药物透入治疗应用于腕管区域,每次8分钟,频率3 MHz,强度1.0 W/cm²,脉冲模式(1:4),超声换能器表面积为1.4 cm²(Sonicator 730,Metler Electronics,美国)。使用2.5%酮洛芬凝胶。患者每周接受该治疗5天,持续3周。低强度激光治疗(LLLT)光源为Gal-Al-As二极管激光设备(Endolaser 476,Enraf Nonius,荷兰),输出功率30 mW,波长830 nm。探头在腕部掌侧共照射3个点。每点照射1分钟(共3分钟)确定为单次照射剂量。每个压痛关节的剂量为1.8焦耳。15次治疗后的总剂量和累积剂量分别为5.4焦耳和81焦耳。该治疗每周应用5天,持续3周。所有受试者被要求完成Totten和Hunter的神经与肌腱滑动活动(12)。此外,还提供了一本解释这些活动的说明书

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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