局灶性肌张力障碍与复杂性区域疼痛综合征的关联

本数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕局灶性肌张力障碍(FD)与复杂性区域疼痛综合征(CRPS)之间的关联展开

National Institute of Neurological Disorders and Stroke (NINDS)National Institute of Neurological Disorders and Stroke (NINDS)
clinicaltrials
浏览 10
其他分类Focal DystoniaPeripheral Nervous System Disease
Association Between Focal Dystonia and Complex Regional Pain Syndrome

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-11-04

资源简介

局灶性肌张力障碍与复杂性区域疼痛综合征的关联

本数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕局灶性肌张力障碍(FD)与复杂性区域疼痛综合征(CRPS)之间的关联展开。数据涉及 FD、FD+CRPS、CRPS 三类疾病状态,关注局部创伤作为风险因素、小纤维神经病作为可能共同生理基础。研究目标包括区分三类疾病、判断 FD 与 CRPS 是否共享同一生理基质并构成谱系两端,以及识别哪些临床情形可能继发于潜在的小纤维神经病。该数据可用于神经系统疾病分类研究,帮助探索运动执行异常与疼痛综合征之间的病理联系(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:局灶性肌张力障碍、周围神经系统疾病。目的:肌张力障碍通常被认为是由于皮质-纹状体-丘脑-皮质运动环路中枢神经系统功能障碍导致的运动执行异常。局部创伤被认为是受累肢体发生局灶性肌张力障碍(FD)的风险因素。由于局灶性肢体创伤也与复杂性区域疼痛综合征(CRPS)相关,这两种疾病可能存在共同的潜在病理。在 CRPS 中,许多患者存在小纤维神经病。拟议研究的目标是区分(判别)三种疾病类别(FD、FD+CRPS、CRPS),查明 FD 与 CRPS 是否共享共同的生理基质并代表一个谱系的两端,以及观察哪些临床情形可能继发于潜在的小纤维神经病。独立研究

【主题与分类】

主题标签:Focal Dystonia、Peripheral Nervous System Disease。本站分类:神经系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00595439

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数据说明

疾病:局灶性肌张力障碍、周围神经系统疾病。目的:肌张力障碍通常被认为是由于皮质-纹状体-丘脑-皮质运动环路的中枢神经系统功能障碍导致的运动执行异常。局部创伤被认为是受影响肢体发生局灶性肌张力障碍(FD)的风险因素。由于局灶性肢体创伤也与复杂性区域疼痛综合征(CRPS)相关,这两种疾病可能存在共同的潜在病理机制。在CRPS中,许多患者存在小纤维神经病。本研究的目的是区分(鉴别)三种疾病类别(FD、FD+CRPS、CRPS),探究FD和CRPS是否共享共同的生理基础并代表一个谱系的两端,以及了解哪些临床情况可能继发于潜在的小纤维神经病。将分别在受影响上肢和受影响下肢的患者中进行独立研究。研究人群:我们计划对总共90名受试者进行两项研究。

一项研究将评估15名单侧局灶性肌张力障碍患者、15名复杂性区域疼痛综合征(CRPS)患者和15名局灶性肌张力障碍合并CRPS患者的上肢受累情况,而第二项研究将检测15名单侧局灶性肌张力障碍患者、15名CRPS患者和15名下肢局灶性肌张力障碍合并CRPS患者的下肢。设计我们拟对上肢疾病患者探索中枢方面(体感诱发电位,SEPS,及经颅磁刺激,TMS),因为手部肌肉的皮层代表区比下肢肌肉代表区更易于研究。相反,外周研究(定量肌电图和神经传导)将在下肢疾病患者中进行,这是由于腿部纯运动神经和感觉神经的长度、可及性及分离性。结局指标中枢神经系统特征(上肢评估)的主要结局指标将是差异

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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