基于MRI测量颈肩部穴位深度的回顾性研究数据
该数据集来自一项在台湾单一医疗中心开展的回顾性研究,共纳入394名参与者,按性别和BMI分组。研究采用WHO标准定位颈肩部11个穴位,并通过MRI测量从皮肤进针点到可能引起并发症组织的距离,以比较不同性别和BMI人群的穴位平均深度差异

基本信息
资源简介
基于MRI测量颈肩部穴位深度的回顾性研究数据
Data from: Retrospective study using magnetic resonance imaging (MRI) to measure depths of acupuncture points in neck and shoulder region
该数据集来自一项在台湾单一医疗中心开展的回顾性研究,共纳入394名参与者,按性别和BMI分组。研究采用WHO标准定位颈肩部11个穴位,并通过MRI测量从皮肤进针点到可能引起并发症组织的距离,以比较不同性别和BMI人群的穴位平均深度差异。数据可用于针灸安全进针深度的分析,以及性别、BMI与穴位深度关系的回归或预测建模(来源 DOI 解析,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。
【数据集背景】
源站首次发布:2015。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):目的:针灸治疗存在安全问题。既往关于穴位进针深度的研究因深度定义模糊、穴位定位和测量工具不一致而结果不一。本研究旨在发现并比较颈肩部11个穴位的平均深度在受试者之间的差异,变量包括性别和体重指数(BMI)。地点:本研究在台湾一家单一医疗中心进行。参与者:本研究共纳入394名参与者。参与者按性别和BMI分组。穴位按WHO标准定位,并用MRI测量。结局指标:从进针点(皮肤表面)到任何可能引起可能/严重并发症的组织的距离。
【主题与分类】
主题标签:Magnetic resonance imaging、complementary medicine。本站分类:内分泌、营养和代谢疾病/肥胖症。
【获取与许可】
源站页面:https://datadryad.org/dataset/doi:10.5061/dryad.c27k5
使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。
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源站:https://doi.org/10.5061/dryad.c27k5
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pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
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- OpenDataLab:
数据集大小约 100.4 KB。
数据说明
目的:针灸治疗存在安全问题。既往关于穴位针刺深度的研究由于深度定义模糊、穴位定位和测量工具不同而结果不一致。本研究旨在找出并比较颈肩部11个穴位的平均深度在不同受试者之间的差异,变量包括性别和体重指数(BMI)。地点:本研究在台湾一家单一医疗中心进行。参与者:本研究共纳入394名参与者。参与者按性别和BMI分组。穴位按WHO标准定位,并通过MRI测量。结局指标:从进针点(皮肤表面)到任何可能引起可能/严重并发症的组织之间的距离。结果:在不同BMI和性别分组中获得了11个穴位的平均深度。所有参与者无论BMI和性别,平均深度如下,单位为厘米:GB21=5.6,SI14=5.2,SI15=8.8,GV15=4.9,GV16=4.6,GB20=5.0,ST9=1.6,SI16=1.8,SI17=2.4,TE16=3.1,LI18=1.3。
BMI较高的参与者在两个性别组中测得的深度都更大。无论BMI如何,男性参与者的平均深度均大于女性参与者,但SI17和LI18除外。当考虑BMI时,男性参与者的深度在大多数穴位上大于女性参与者,但以下情况除外:肥胖组的GB21、TE16;体重不足和肥胖组的ST9;理想体重、超重和肥胖组的SI16;以及各组的SI17、LI18。结论:BMI较高的参与者测得的深度更大,男性在大多数穴位上倾向于有更大的深度。建议临床从业者在为患者实施针灸治疗时考虑这一信息,以预防并发症。
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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