肌张力障碍的脑网络

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为肌张力障碍的脑网络,属于神经系统疾病/其他分类。覆盖痉挛性发声障碍、歌手型肌张力障碍、书写痉挛、音乐家局灶性手部肌张力障碍、颅面肌张力障碍以及眼睑痉挛口下颌肌张力障碍等病种

Massachusetts Eye and Ear InfirmaryMassachusetts Eye and Ear Infirmary
clinicaltrials
浏览 14
基因组分类Spasmodic DysphoniaSinger's DystoniaWriter's CrampMusician's Focal Hand DystoniaCraniofacial DystoniaBlepharospasm Oromandibular Dystonia
Brain Networks in Dystonia

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

肌张力障碍的脑网络

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为肌张力障碍的脑网络,属于神经系统疾病/其他分类。覆盖痉挛性发声障碍、歌手型肌张力障碍、书写痉挛、音乐家局灶性手部肌张力障碍、颅面肌张力障碍以及眼睑痉挛口下颌肌张力障碍等病种。源站描述指出颅面肌张力障碍认识不足、治疗选择有限,研究者假设其可能由罕见和常见遗传变异共同导致,并计划通过结构性与功能性全脑成像,比较患者与健康个体及其未患病血缘亲属的神经网络组织,以识别不同遗传病因的神经相关物。该数据可用于肌张力障碍的脑网络分类与神经影像研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:痉挛性发声障碍、歌手型肌张力障碍、书写痉挛、音乐家局灶性手部肌张力障碍、颅面肌张力障碍、眼睑痉挛口下颌肌张力障碍。在颅面疾病的众多病因中,有局灶性肌张力障碍,如分别影响眼睛和下颌的眼睑痉挛(BSP)和口下颌肌张力障碍(OMD),以及兼具两者特征的Meige综合征。颅面肌张力障碍了解甚少,治疗选择有限。研究者假设颅面肌张力障碍(CFD)可能由罕见和常见遗传变异共同导致。为识别CFD不同遗传病因的神经相关物,研究者将进行结构性和功能性全脑成像,并检查这些患者与健康个体及其未患病血缘亲属相比的神经网络组织。

【主题与分类】

主题标签:Spasmodic Dysphonia、Singer's Dystonia、Writer's Cramp、Musician's Focal Hand Dystonia、Craniofacial Dystonia、Blepharospasm Oromandibular Dystonia。本站分类:神经系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03042962

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03042962

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    • 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

疾病类型:痉挛性发声障碍、歌手型肌张力障碍、书写痉挛、音乐家局灶性手部肌张力障碍、颅面肌张力障碍、眼睑痉挛、口下颌肌张力障碍。颅面疾病的众多病因中包括局灶性肌张力障碍,如分别影响眼部和颌部的眼睑痉挛(BSP)和口下颌肌张力障碍(OMD),以及兼具两者特征的Meige综合征。颅面肌张力障碍的发病机制尚不明确,治疗选择有限。研究者假设颅面肌张力障碍(CFD)可能由罕见和常见的遗传变异共同引起。为了识别不同遗传原因的CFD的神经相关因素,研究者将对患者进行全脑结构和功能成像,并检查其神经网络组织,与健康个体及其未患病的血缘亲属进行比较。

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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