比较两种引导技术用于肉毒毒素注射治疗肢体痉挛与局灶性肌张力障碍

该数据集来自 clinicaltrials.gov,研究两种靶向引导技术用于肉毒毒素(BoNT)注射治疗局灶性手部肌张力障碍和上肢痉挛:使用电刺激的电生理引导与超声引导

Icahn School of Medicine at Mount SinaiIcahn School of Medicine at Mount Sinai
clinicaltrials
浏览 9
医学影像分类SpasticityFocal DystoniaTremor, Limb
Compare Two Guidance Techniques for Botulinum Toxin Injections for the Treatment of Limb Spasticity and Focal Dystonia

基本信息

模态
医学影像
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

比较两种引导技术用于肉毒毒素注射治疗肢体痉挛与局灶性肌张力障碍

该数据集来自 clinicaltrials.gov,研究两种靶向引导技术用于肉毒毒素(BoNT)注射治疗局灶性手部肌张力障碍和上肢痉挛:使用电刺激的电生理引导与超声引导。受试者选自 Icahn School of Medicine at Mount Sinai 和 National Institutes of Health 的临床项目,且已在临床接受 onabotulinum toxin A 注射。研究包含四次访视,第一次访视进行筛查、知情同意并随机分配至两种注射技术之一,第二次访视在第 4 周进行盲法评估者测量(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Conditions: Spasticity, Focal Dystonia, Tremor, Limb。这是一项研究,旨在探讨两种靶向技术用于肉毒毒素(BoNT)注射治疗局灶性手部肌张力障碍和上肢痉挛:使用电刺激的电生理引导和超声。受试者将从 Icahn School of Medicine at Mount Sinai 和 National Institutes of Health 的临床项目中选取,这些受试者已在临床接受 onabotulinum toxin A 注射。该研究将包括四次访视。第一次访视包括筛查受试者,随后受试者将签署知情同意书并被随机分配至两种 ona-BoNT 注射治疗技术之一:1)使用电刺激的电生理引导或 2)超声。第二次访视将在第 4 周进行,届时受试者将返回进行随访访视,以接受盲法评估者测量。

【主题与分类】

主题标签:Spasticity、Focal Dystonia、Tremor, Limb。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/NCT02334683

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

疾病:痉挛、局灶性肌张力障碍、震颤、肢体。这是一项旨在研究两种靶向技术用于肉毒杆菌毒素(BoNT)注射治疗局灶性手部肌张力障碍和上肢痉挛的研究:使用电刺激的电生理引导和超声引导。受试者将从西奈山伊坎医学院和美国国立卫生研究院的临床项目中选取,这些受试者已在临床上接受onabotulinum toxin A注射。该研究将包括四次访视。第一次访视包括筛选受试者,随后受试者将签署知情同意书并被随机分配至两种ona-BoNT注射治疗技术之一:1)使用电刺激的电生理引导,或2)超声引导。第二次访视将在第4周进行,受试者将返回进行随访,由盲法评估者测量疗效和肌力,并采集安全性数据。第三次访视将在第12周进行,届时受试者将交叉接受另一种治疗技术进行ona-BoNT注射。

第16周将进行第4次访视,作为最终评估,届时将由盲态评估者测量受试者的疗效和力量,并收集安全性数据。

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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