肉毒毒素联合运动学习技术治疗颈部肌张力障碍的多模态研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦原发性颈部肌张力障碍的多模态治疗研究。研究采用为期六个月的纵向方案:第一阶段在肌电图与超声引导下于颈部肌张力障碍肌肉注射 BoNTA,并在治疗前、治疗后 6 周(药效峰值)和 12 周(药效最低点)进行多导图与运动学分析;第二阶段在相同注射基础

Fondazione Don Carlo Gnocchi ETSFondazione Don Carlo Gnocchi ETS
clinicaltrials
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医学影像预测Cervical Dystonia,Primary
A Multimodal Approach to Cervical Dystonia Treatment With Association of Botulinum Toxin and Motor Learning Techniques

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

肉毒毒素联合运动学习技术治疗颈部肌张力障碍的多模态研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦原发性颈部肌张力障碍的多模态治疗研究。研究采用为期六个月的纵向方案:第一阶段在肌电图与超声引导下于颈部肌张力障碍肌肉注射 BoNTA,并在治疗前、治疗后 6 周(药效峰值)和 12 周(药效最低点)进行多导图与运动学分析;第二阶段在相同注射基础上联合 SPRInt 康复方案,共 18 次、每次 45 分钟、每周三次,并在 T2、T3、T4 三个时间点评估。数据可用于探索 BoNTA 与运动学习技术联合治疗颈部肌张力障碍的疗效与时间进程(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:原发性颈部肌张力障碍。纵向研究,采用在六个月内开发的多模态治疗方案:第一阶段:在颈部区域进行多导图与运动学分析后,在肌电图/超声引导下将 BoNTA 注射定位于肌张力障碍的颈部肌肉。时间点:T0:治疗前;T1:T0 后 6 周,视为 BoNTA 药理学峰值效应;T2:T0 后 12 周,根据指南和药品说明书视为 BoNTA 效应最低点。第二阶段:以与第一阶段相同的方式进行 BoNTA 注射,并联合 SPRInt 方案。时间点:T2:BoNTA 与康复治疗联合之前(18 次治疗,每次 45 分钟,每周三次);T3:T2 后 6 周,视为 BoNTA 药理学峰值效应及 SPRInt 方案结束;T4:T2 后 12 周,根据指南和药品说明书视为 BoNTA 效应最低点及 SP 随访

【主题与分类】

主题标签:Cervical Dystonia,Primary。本站分类:神经系统疾病/肌张力障碍。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03247868

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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

条件:原发性颈部肌张力障碍。采用多模式治疗方案开展的纵向研究,为期六个月:第一阶段:在颈部区域进行多导图检查和运动学分析后,在肌电图/超声引导下将A型肉毒毒素注射定位于肌张力障碍的颈部肌肉。时间点:T0:治疗前;T1:T0后6周,视为A型肉毒毒素药理学峰值效应;T2:T0后12周,根据指南和药品说明书视为A型肉毒毒素效应最低点。第二阶段:以第一阶段相同方式进行A型肉毒毒素注射,并联合SPRInt方案。时间点:T2:A型肉毒毒素与康复治疗联合之前(18次治疗,每次45分钟,每周三次);T3:T2后6周,视为A型肉毒毒素药理学峰值效应及SPRInt方案结束;T4:T2后12周,根据指南和药品说明书视为A型肉毒毒素效应最低点,并进行SPRInt巩固随访。

SPRInt方法旨在通过使用特定的感觉反馈(包括内在反馈(IFB)和外在反馈(EFB))以及具有特定节奏时间结构的运动练习(ME),来改善身体感知、姿势和运动质量,并恢复身体中轴。ME可以针对不同的身体部位(眼睛、头部、颈部、躯干、手臂),并涉及不同的空间平面(额状面、矢状面、水平面、多平面)。这些练习可以在闭眼状态下进行,并在外部被动运动引导下进行,以改善本体感觉并通过排除可能对患者产生误导的视觉或言语信息来促进感觉整合。感知和整合内在反馈的能力是创建定义身体图式和运动行为的心理意象的基本要素。外在反馈可以是连续的或不连续的(开-关定时),并通过正强化或负强化向患者提供关于表现或结果的信息;这一过程对于激励和增强患者达成新技能的能力可能很重要。患者的最终目标是达到

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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