维生素B12超声透入治疗腕管综合征的效果

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦维生素B12超声透入对腕管综合征患者正中神经远端潜伏期、疼痛水平和握力的疗效研究

October 6 UniversityOctober 6 University
clinicaltrials
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医学影像回归Carpal Tunnel Syndrome
Effect of Phonophoresis With Vitamin B12 on CTS

基本信息

模态
医学影像
任务类型
回归
创建/更新时间
2026-10-21

资源简介

维生素B12超声透入治疗腕管综合征的效果

该数据集英文名为 Effect of Phonophoresis With Vitamin B12 on CTS,来源于 clinicaltrials.gov,主题标签为 Carpal Tunnel Syndrome,在分类上归属于神经系统疾病下的腕管综合征。其核心内容围绕一项临床研究展开:考察维生素B12超声透入(超声药物透入疗法)对腕管综合征患者正中神经远端潜伏期、疼痛水平与握力的疗效。研究计划从10月6日城的多家医院招募至少54名男女患者,分为两组,每组27人,A组接受维生素B12凝胶超声透入,B组接受维生素B12凝胶的安慰剂超声透入,并在基线及3周后测量正中神经远端潜伏期、握力和数字疼痛评分量表。整体而言,该数据集记录的是针对腕管综合征这一常见周围神经卡压疾病的干预性临床研究方案信息,可用于了解该研究的对象、分组、干预与结局测量框架。

【数据集背景】

腕管综合征是正中神经在腕管内受压所致的周围神经疾病,常表现为手部感觉异常与肌力下降,归属于神经系统疾病范畴。该数据集所对应的研究旨在探讨维生素B12超声透入这一物理治疗与药物递送相结合的方式,对腕管综合征患者正中神经远端潜伏期、疼痛水平及握力的影响,从而为临床康复干预选择提供研究依据。

【数据内容】

数据集描述的研究纳入至少54名来自10月6日城多家医院、男女兼有的腕管综合征患者。研究设两个组:A组27人,接受维生素B12凝胶超声透入;B组27人,接受维生素B12凝胶的安慰剂超声透入。结局测量包括正中神经远端潜伏期、握力以及数字疼痛评分量表,测量时点为基线及3周后。数据内容即围绕上述分组、干预与结局指标的组织方式展开。

【采集与来源】

数据来源站为 clinicaltrials.gov,属于临床试验注册信息。研究对象计划从10月6日城的多家医院招募,样本量为至少54名患者,男女均可。研究采用两组平行对照的设计框架,A组与B组各27人,分别接受活性干预与安慰剂干预,并在基线和3周后采集结局测量数据。

【适用场景】

该数据集适用于了解腕管综合征康复干预研究的方案设计,可用于参考超声透入给药在周围神经疾病中的应用思路、安慰剂对照的设置方式,以及以神经电生理指标(正中神经远端潜伏期)、功能指标(握力)和主观量表(数字疼痛评分)组合评价疗效的框架。也可作为相关临床研究方法学讨论的素材。

【使用方法】

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【质量与限制】

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【引用与许可】

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数据集获取

源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05260593

标准获取流程:

  1. 访问源站链接,注册/登录账号;
  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
  3. 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。

数据说明

条件:腕管综合征。本研究旨在探讨维生素B12超声透入疗法对腕管综合征患者正中神经远端潜伏期、疼痛程度及握力的疗效。将从10月6日城多家医院招募至少54名男女患者参与本研究。* A组(n=27):接受维生素B12凝胶超声透入疗法。* B组(n=27):接受维生素B12凝胶安慰剂超声透入疗法。将在基线和3周后测量正中神经远端潜伏期、握力及数字疼痛评分量表。

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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