颈椎间盘突出症的感觉与功能损伤数据集
C5-T1 神经根受压可影响从肩到手的感觉与运动支配，涉及触觉、振动觉、两点辨别觉及本体感觉等体感功能，并伴随疼痛与中枢敏化导致痛阈下降，进而限制运动表现与日常生活活动
基本信息
资源简介
颈椎间盘突出症的感觉与功能损伤数据集
Sensory and Functional Impairments in Cervical Disc Herniation 是一个聚焦于颈椎间盘突出症（Cervical Disc Herniation）感觉与功能损害的数据集，归类于肌肉骨骼疾病 / 其他。该数据集来源于 clinicaltrials.gov，主题标签为颈椎间盘突出症。颈椎间盘突出症发生于颈椎间盘的退变或移位导致神经根和/或脊髓受压时，可表现为疼痛、感觉丧失、肌肉无力及功能受限。由于 C5-T1 神经根承担从肩到手区域的运动与感觉支配，该病不仅引起疼痛，还会造成体感感知、触觉与本体感觉意识方面的损害。神经根受压破坏触觉、振动觉和两点辨别觉等感觉功能的完整性，对上肢能力产生负面影响；疼痛与中枢敏化过程还会降低痛阈，进一步限制运动表现与日常生活活动。因此，对体感感知、疼痛等的综合评估具有重要价值。
【数据集背景】
颈椎间盘突出症由颈椎间盘的退变或移位引起，当神经根和/或脊髓受到压迫时即可发病。其临床表现涵盖疼痛、感觉丧失、肌肉无力以及功能受限。由于 C5-T1 神经根提供从肩到手区域的运动与感觉支配，该病变不仅带来疼痛，还会导致体感感知、触觉与本体感觉意识的损害。神经根受压会破坏触觉、振动觉与两点辨别觉等感觉功能的完整性，进而对上肢能力造成负面影响。此外，疼痛与中枢敏化过程会降低痛阈，进一步限制运动表现与日常生活活动。上述病理与功能层面的特点，构成了该数据集所关注的核心问题背景。
【数据内容】
该数据集的主题标签为颈椎间盘突出症，所属分类为肌肉骨骼疾病 / 其他。从数据集名称与主题来看，其内容围绕颈椎间盘突出症患者的感觉与功能损害展开，涉及体感感知、触觉、振动觉、两点辨别觉、本体感觉意识、疼痛、痛阈、运动表现与日常生活活动等维度的评估。源站描述强调了对体感感知、疼痛等的综合评估的必要性。关于具体变量字段、样本量、观测指标数值、随访时间点等细节，源站未提供。
【采集与来源】
该数据集来源于 clinicaltrials.gov。源站描述所涉及的条件为颈椎间盘突出症（Cervical Disc Herniation）。关于具体的采集机构、采集地点、采集时间范围、招募方式与样本来源等细节，源站未提供。
【适用场景】
基于其主题与描述，该数据集适用于与颈椎间盘突出症相关的感觉与功能损害研究场景，例如体感感知、触觉、振动觉、两点辨别觉与本体感觉意识的评估，疼痛与中枢敏化及痛阈变化的考察，以及上肢能力、运动表现与日常生活活动受限程度的分析。也可用于支持对上述多维度指标进行综合评估的研究设计。关于具体的模型训练、算法验证或临床决策支持等用途，源站未提供。
【使用方法】
源站未提供。
【质量与限制】
源站未提供。
【引用与许可】
源站未提供。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
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公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07282522
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
疾病：颈椎间盘突出症。颈椎间盘突出症（SDH）是指由于颈椎间盘的退变或移位导致神经根和/或脊髓受压，可表现为疼痛、感觉丧失、肌无力和功能受限。由于C5-T1神经根提供从肩部到手部的运动和感觉支配，SDH不仅可引起疼痛，还可导致躯体感觉、触觉和本体感觉意识的损害。神经根受压破坏了触觉、振动觉和两点辨别觉等感觉功能的完整性，对上肢能力产生负面影响。此外，疼痛和中枢敏化过程降低了痛阈，进一步限制了运动表现和日常生活活动。因此，对SDH患者的躯体感觉、疼痛和功能能力进行综合评估，对于全面理解其临床全貌至关重要。
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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