超声引导下针对头后大直肌的干针治疗对头痛患者的影响

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦超声引导下针对头后大直肌的干针干预对原发性头痛及颈源性头痛患者的影响

Texas Tech University Health Sciences CenterTexas Tech University Health Sciences Center
clinicaltrials
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医学影像回归Headache Disorders, PrimaryHeadache, Cervicogenic
Effect of Ultrasound-Guided Dry Needling Targeting Rectus Capitus Posterior Major on Individuals With Headaches

基本信息

模态
医学影像
任务类型
回归
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

超声引导下针对头后大直肌的干针治疗对头痛患者的影响

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦超声引导下针对头后大直肌的干针干预对原发性头痛及颈源性头痛患者的影响。研究为前瞻性、单臂、重复测量干预设计,并包含两种进针角度的观察性超声验证及约6个月时超声评估的评分者内重测信度。每位参与者完成约60分钟的单次访视,流程包括筛查入排标准、填写0至10分的Numeric Pain Rating Scale(NPRS)及Headache Disability Index(HDI),随后俯卧于治疗床并保持颈椎对齐。数据可用于评估干针干预前后头痛疼痛与失能变化,以及超声评估的可靠性(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:原发性头痛障碍、头痛、颈源性头痛。研究设计:前瞻性、单臂、重复测量干预性研究,并包含对两种进针角度的观察性超声验证,以及约6个月时超声评估的评分者内重测信度。流程:每位参与者将完成一次约60分钟的研究访视。在每次数据收集环节中:1. 筛查:参与者将接受纳入和排除标准筛查。符合资格的参与者随后将完成:头痛疼痛的Numeric Pain Rating Scale(NPRS),评分范围0至10分(0=无痛;10=最严重疼痛),包括:当前评分;最佳评分;过去6个月最差评分;完成Headache Disability Index(HDI)。2. 体位:参与者将俯卧于治疗床上,并保持颈椎对齐。

【主题与分类】

主题标签:Headache Disorders, Primary、Headache, Cervicogenic。本站分类:肌肉骨骼系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07309874

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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

病症:原发性头痛疾病、头痛、颈源性头痛。研究设计:前瞻性、单臂、重复测量干预性研究,并辅以观察性超声验证两种进针角度以及约6个月时超声评估的评分者内重测信度。程序:每位参与者将完成一次约60分钟的研究访视。在每次数据收集过程中:1. 筛查:参与者将接受纳入和排除标准筛查。o 符合条件的参与者随后将完成:头痛疼痛数字评定量表(NPRS),评分范围为0至10分(0=无痛;10=最严重疼痛),包括:当前评分;最佳评分;过去6个月最差评分;完成头痛残疾指数(HDI)。2. 体位:参与者将俯卧于治疗床上,使用倾角仪监测颈椎对齐情况,以确保颈椎前凸小于10°。3. 标志识别与针刺入:* 标志识别:主要研究者(PI)将触诊并标记上颈部两个骨性标志,包括:1.

C2棘突,是一块明显的骨骼,可在颅骨下方脊柱顶端触及;以及2. C1横突,是位于颅骨底部下方、略偏一侧的骨性隆起,与耳部约呈45度角。(这些标志有助于确定进针的正确位置。)* 针具插入:将使用无菌、0.25号/直径、40 mm的针具。每次单独进针均使用新针,随后丢弃于锐器盒中。针具将在颅骨底部下方、略偏离颈部中线处插入。每位参与者在单次数据采集访视期间将接受两次单独的针具插入。将按随机顺序实施两种干针插入技术:方法1:朝向枕部的30°(相对于额状面)进针角度;方法2:45°(相对于额状面)进针

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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