全身电肌肉刺激运动对成人神经肌肉疾病的影响
该数据集来自 clinicaltrials.gov，主题为全身电肌肉刺激（WB-EMS）运动对成人神经肌肉疾病（NMD）患者神经肌肉与身体功能的影响
基本信息
资源简介
全身电肌肉刺激运动对成人神经肌肉疾病的影响
该数据集来自 clinicaltrials.gov，主题为全身电肌肉刺激（WB-EMS）运动对成人神经肌肉疾病（NMD）患者神经肌肉与身体功能的影响。覆盖疾病包括肌萎缩侧索硬化、重症肌无力、Lambert-eaton肌无力综合征、原发性侧索硬化、脊髓性肌萎缩、Charcot Marie Tooth病（CMT）及面肩肱型肌营养不良。研究为单臂初步试验，背景是NMD患者因自主运动单位激活受损而难以进行传统运动，WB-EMS可能绕过自主激活限制，通过外部电刺激直接引发肌肉收缩，作为治疗替代方案（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：病症：神经肌肉疾病（NMD）、肌萎缩侧索硬化、重症肌无力、Lambert-eaton肌无力综合征、原发性侧索硬化、脊髓性肌萎缩、Charcot Marie Tooth病（CMT）、面肩肱型肌营养不良。这项单臂初步研究旨在探讨全身电肌肉刺激（WB-EMS）运动方案对成人神经肌肉疾病（NMD）患者神经肌肉与身体功能的影响。背景依据是，NMD患者常因自主运动单位激活受损而面临传统运动的显著障碍，导致久坐行为、身体机能退化及长期健康结局恶化。WB-EMS可能通过绕过自主激活限制并借助外部施加的电刺激直接引发肌肉收缩，提供一种治疗替代方案。
【主题与分类】
主题标签：Neuromuscular Diseases (NMD)、Amyotrophic Lateral Sclerosis、Myasthenia Gravis、Lambert-eaton Myasthenic Syndrome、Primary Lateral Sclerosis、Spinal Muscular Atrophy、Charcot Marie Tooth Disease (CMT)、Fascioscapulohumeral Muscular Dystrophy、Inclusion Body Myositis、Mitochondrial Myopathy。本站分类：神经系统疾病。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07478172
下载信息
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源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07478172
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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。
- OpenDataLab:
数据说明
疾病：神经肌肉疾病（NMD）、肌萎缩侧索硬化、重症肌无力、兰伯特-伊顿肌无力综合征、原发性侧索硬化、脊髓性肌萎缩、夏科-马里-图思病（CMT）、面肩肱型肌营养不良。这项单臂初步研究旨在探讨全身电肌肉刺激（WB-EMS）锻炼计划对患有神经肌肉疾病（NMD）成人的神经肌肉和身体功能的影响。背景依据是，由于自主运动单位激活受损，NMD患者通常在进行传统锻炼时面临重大障碍，导致久坐行为、身体机能退化以及长期健康结局恶化。WB-EMS可能通过绕过自主激活限制，并借助外部施加的电流直接刺激肌肉收缩，从而提供一种治疗性替代方案。该干预使用Katalyst系统，这是一种获FDA许可的设备，在本人群中以超说明书方式使用，可在同步锻炼动作期间向主要肌群提供靶向刺激。
本研究将招募最多50名被诊断为各种神经肌肉疾病（NMD）的成人患者，包括肌萎缩侧索硬化症、脊髓性肌萎缩症、重症肌无力和腓骨肌萎缩症。符合条件的参与者必须年满18岁，能够在有或无辅助的情况下连续站立15分钟，并且主要肌群至少具有抗重力肌力。主要排除标准包括植入电子设备、不稳定的医学状况、妊娠以及影响肌纤维结构完整性的疾病。干预措施包括在4至8周内每周进行1-2次、每次20分钟的在监督下进行的运动训练，并实时监测疼痛、感知用力和耐受性。结局指标包括通过经颅磁刺激评估的神经兴奋性、通过分解肌电图评估的随意运动单位特征、通过复合肌肉动作电位神经传导检查评估的刺激运动单位特征，以及功能表现测试（10米步行、计时起立-行走、五次坐立、上下楼梯）。
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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