喉咽感觉评估:癌症幸存者队列
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦癌症幸存者队列的喉咽感觉评估。主要目标包括以喉内收反射(LAR)诱发测量喉部感觉,并将 LAR 阈值/概率与 Penetration-Aspiration Scale(PAS)比较;次要目标涉及患者报告的喉部感觉、喉咽反应及患者报告结局;探索性

基本信息
资源简介
喉咽感觉评估:癌症幸存者队列
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦癌症幸存者队列的喉咽感觉评估。覆盖 Presbylarynx、Aspiration、Spasmodic Dysphonia、Globus Pharyngeus、Larynx Paralysis、Laryngeal Disease、Vocal Cord Paralysis、Iatrogenic Injury 等状况。主要目标包括以喉内收反射(LAR)诱发测量喉部感觉,并将 LAR 阈值/概率与 Penetration-Aspiration Scale(PAS)比较;次要目标涉及患者报告的喉部感觉、喉咽反应及患者报告结局;探索性目标将 LAR 与 MBS 运动学、MBS DIGES。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):状况:Presbylarynx、Aspiration、Spasmodic Dysphonia、Globus Pharyngeus、Larynx Paralysis、Laryngeal Disease、Vocal Cord Paralysis、Iatrogenic Injury。主要目标:I. 通过诱发喉内收反射(LAR)测量喉部感觉。II. 将喉内收反射(LAR)阈值/概率的诱发与 Penetration-Aspiration Scale(PAS)进行比较。次要目标:I. 评估刺激后患者报告的喉部感觉(PRLS)和感知强度。II. 评估刺激后的喉咽反应(如咳嗽、作呕、吞咽)。III. 评估患者报告结局(PROs)。探索性目标:I. 将喉内收反射(LAR)阈值/概率的诱发与以下各项进行比较: 改良钡餐吞咽(MBS)研究运动学; MBS 吞咽毒性动态成像分级(MBS DIGEST);* MD Anderson D
【主题与分类】
主题标签:Presbylarynx、Aspiration、Spasmodic Dysphonia、Globus Pharyngeus、Larynx Paralysis、Laryngeal Disease、Vocal Cord Paralysis、Iatrogenic Injury、Sensory Neuropathy。本站分类:肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06078527
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06078527
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病情况:老年喉、误吸、痉挛性发声障碍、咽部球状感、喉麻痹、喉部疾病、声带麻痹、医源性损伤。主要目标:I. 通过诱发喉内收肌反射(LAR)测量的喉部感觉。II. 比较喉内收肌反射(LAR)阈值/概率的诱发与穿透-误吸量表(PAS)。次要目标:I. 评估刺激后患者报告的喉部感觉(PRLS)及感知强度。II. 评估刺激后的喉咽反应(如咳嗽、作呕、吞咽)。III. 评估患者报告结局(PROs)。探索性目标:I. 比较喉内收肌反射(LAR)阈值/概率的诱发与:* 改良钡餐吞咽(MBS)研究运动学;* MBS吞咽毒性动态成像分级(MBS DIGEST);* MD Anderson吞咽困难量表患者报告结局测量(MDADI PROMs);* 柔性内镜吞咽评估吞咽毒性动态成像分级(DIGEST-FEES);* 柔性内镜吞咽评估吞咽效率与安全性视觉分析(FEES VASES)。
大纲:因既往放疗或其他癌症治疗导致现有喉咽疾病的参与者,将在加州大学旧金山分校(UCSF)接受诊疗,并在单次访视中进行喉咽感觉测试。完成主要研究后,将进行最长2年的病历随访。从该独立队列收集的数据可能与先前研究(NCT05158179)中收集的历史数据进行比较。
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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