机械界面松动技术对腕管综合征疼痛与功能状态的影响

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06598748

标准获取流程：

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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

病症：腕管综合征。正中神经在腕部受到卡压，导致腕管综合征（CTS），这是上肢最常见的外周神经病变。多种临床发现可用于诊断CTS，例如正中神经支配区前三个手指的感觉异常、Phalen试验阳性、鱼际肌无力和萎缩，以及电生理学发现（正中神经运动和感觉远端潜伏期延长）。CTS最常见的职业危险因素是反复的腕部和手指运动，或长时间保持不舒适的腕部姿势。指屈肌腱腱鞘炎、较厚的腕横韧带、桡骨远端或月骨骨折或脱位、类风湿关节炎、脂肪瘤、糖尿病和甲状腺功能亢进是其他非职业性病因。Seradge H.等人和Sucher Benjamin M.的研究中采用了多种技术的组合。

Et al的研究涵盖了机械界面和神经动力学，但每种方法的独立效果尚需进一步研究确定，因为当前文献更多关注的是它们的联合效应。这导致在决定哪一组手法治疗技术对患有CTS的个体效果更佳时，仍存在不确定性。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。