Dornier 设备用于勃起功能障碍患者的可行性初步研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 Dornier 设备用于勃起功能障碍患者的可行性初步研究,本站归类为肿瘤/前列腺癌

基本信息
资源简介
Dornier 设备用于勃起功能障碍患者的可行性初步研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 Dornier 设备用于勃起功能障碍患者的可行性初步研究,本站归类为肿瘤/前列腺癌。源站描述涉及体外冲击波治疗(ESWT)在血管源性勃起功能障碍中的应用,以及将用于高能肾结石碎石的 Dornier Delta Lithotripter 改造用于阴茎治疗的可行性探索。数据可用于了解该适应症下 ESWT 与 Li-ESWT 的研究背景及设备复用思路(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:勃起功能障碍(ED)。体外冲击波治疗(ESWT)是治疗多种泌尿系统及肌肉骨骼疾病的成熟方法。近年来,其应用范围已扩展至血管源性勃起功能障碍(ED),主要因其能够触发新生血管生成并显著改善阴茎血流。尽管低强度体外冲击波治疗(Li-ESWT)的临床疗效在全球范围内日益得到认可,但目前该特定适应症尚未获得FDA批准。此外,该治疗的可及性往往受限,因为专用Li-ESWT设备价格昂贵,且在公立医疗环境中常常无法获得。本初步研究探讨将用于高能肾结石碎石的Dornier Delta碎石机改造用于阴茎治疗的可行性。核心研究问题在于:该高能平台能否安全、精确地校准至低强度水平,从而在不引起组织损伤和并发症的前提下提供治疗益处。我们的临床理念受到其他医学领域范式转变的启发,例如前列腺癌放射治疗,其强调在更少的治疗次数中给予集中治疗剂量。由于早期初步研究(尤其是Vardi等人的研究)尝试了为期数周的标准化五点技术,我们试图通过评估聚焦能量传递和改良患者体位的影响来优化这一方案。本研究旨在利用现有医院基础设施,为ED治疗提供一种经济有效、可及的替代方案。
【主题与分类】
主题标签:Erectile Dysfunction (ED)。本站分类:肿瘤/前列腺癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07331961
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07331961
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- 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
条件:勃起功能障碍(ED)。体外冲击波治疗(ESWT)是治疗多种泌尿系统和肌肉骨骼疾病的成熟方法。近年来,其应用范围已扩展至血管源性勃起功能障碍(ED),主要因其能够触发新生血管生成并显著改善阴茎血流。尽管低强度体外冲击波治疗(Li-ESWT)的临床疗效在全球范围内日益得到认可,但目前该特定适应症仍未获得FDA批准。此外,该治疗的可及性往往受限,因为专用Li-ESWT设备价格昂贵,且在公共医疗环境中经常无法获得。本初步研究探讨将用于高能肾结石碎石的Dornier Delta碎石机改造用于阴茎治疗的可行性。核心研究问题聚焦于该高能平台能否被安全、精确地校准至低强度水平,从而在不引起组织损伤和并发症的前提下提供治疗益处。
我们的临床理念受到其他医学领域范式转变的启发,例如前列腺癌放射治疗,其强调在更少的疗程中给予集中的治疗剂量。鉴于早期试点研究——尤其是Vardi等人——在数周内对标准化五点技术进行了实验,我们试图通过评估聚焦能量传递和调整患者体位的影响来对此进行优化。本研究旨在利用现有医院基础设施,为ED治疗提供一种经济有效、易于获得的替代方案。
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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