带状疱疹后神经痛患者白质完整性改变:基于骨架化平均弥散度峰值宽度分析
该数据集来自一项单中心横断面研究,纳入83名参与者,包括42名带状疱疹后神经痛(PHN)患者和41名年龄、性别匹配的健康对照

基本信息
资源简介
带状疱疹后神经痛患者白质完整性改变:基于骨架化平均弥散度峰值宽度分析
Alterations in white matter integrity in patients with postherpetic neuralgia evidenced by peak width of skeletonized mean diffusivity analysis
该数据集来自一项单中心横断面研究,纳入83名参与者,包括42名带状疱疹后神经痛(PHN)患者和41名年龄、性别匹配的健康对照。所有参与者接受弥散张量成像(DTI),数据使用FMRIB Software Library分析,计算骨架化平均弥散度峰值宽度(PSMD)及常规DTI指标并进行组间比较。结果发现PHN患者PSMD显著高于健康对照。该数据可用于探索PHN相关的白质微结构改变,并评估PSMD作为神经病理性疼痛影像生物标志物的潜力(来源 DOI 解析)。
【数据集背景】
源站首次发布:2026。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:带状疱疹后神经痛(PHN)可引起慢性神经病理性疼痛并降低生活质量。基于沿各向异性分数骨架的MD直方图计算的骨架化平均弥散度峰值宽度(PSMD),在其他神经系统疾病中已显示出稳健性和临床相关性。方法:这项单中心横断面研究纳入83名参与者:42名PHN患者和41名年龄、性别匹配的健康对照。所有参与者接受弥散张量成像(DTI),数据使用FMRIB Software Library软件分析。计算并比较两组间的PSMD和常规DTI指标。结果:与健康对照相比,PHN患者PSMD显著升高(2.862 ± 0.436 × 10-4 vs. 2.369 ± 0.407 × 10-4 mm2/s,P < 0.001)。此外,PHN组的MD和轴向弥散率(AD)显著升高,与
【主题与分类】
主题标签:Medicine, Health and Life Sciences、Anisotropy、Biomarker、Diffusion Tensor Imaging、Magnetic Resonance Imaging、Neuralgia、Postherpetic、White Matter。本站分类:神经系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://dataverse.harvard.edu/citation?persistentId=doi:10.7910/DVN/QT0KRG
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pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - ModelScope:
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- OpenDataLab:
数据集大小约 18.6 KB。
数据说明
背景:带状疱疹后神经痛(PHN)可引起慢性神经病理性疼痛并降低生活质量。基于沿各向异性分数骨架的MD直方图计算得到的骨架化平均扩散率峰值宽度(PSMD),在其他神经系统疾病中已显示出稳健性和临床相关性。方法:这项单中心横断面研究纳入83名参与者:42例PHN患者和41名年龄、性别相匹配的健康对照。所有参与者均接受弥散张量成像(DTI),并使用FMRIB Software Library软件分析数据。计算并比较两组之间的PSMD和常规DTI指标。结果:与健康对照相比,PHN患者的PSMD显著升高(2.862 ± 0.436 × 10-4 vs. 2.369 ± 0.407 × 10-4 mm2/s,P < 0.001)。此外,与对照组相比,PHN组的MD和轴向扩散率(AD)显著升高(分别为0.854 ± 0.035 vs. 0.836 ± 0.030,P = 0.012;1.292 ± 0.036 vs. 1.264 ± 0.033,P < 0.001)。受试者工作特征分析表明,PSMD在两组之间提供了最大的区分能力(曲线下面积 = 0.816,P < 0.001)。
此外,纳入PSMD、MD和AD的多变量逻辑回归分析确定PSMD是PHN状态的唯一独立预测因子(P = 0.002)。结论:本研究表明,与健康对照组相比,PHN患者表现出白质完整性改变,PSMD、MD和AD值升高。PSMD在诊断性能上优于大多数传统DTI指标,并可能在群体水平上作为PHN广泛白质破坏的有前景的标志物。
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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公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连,提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。




