单侧聚焦超声苍白球毁损术治疗药物难治性肢体肌张力障碍

该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕 FUTURE 研究,即一项前瞻性、随机、双盲、假手术对照、多中心全国性临床试验,评估单侧 MR 引导聚焦超声(MRgFUS)苍白球毁损术治疗药物难治性肢体肌张力障碍的有效性与安全性

Fondazione I.R.C.C.S. Istituto Neurologico Carlo BestaFondazione I.R.C.C.S. Istituto Neurologico Carlo Besta
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医学影像预测Limb DystoniaIdiopathic DystoniaMedication-refractory DystoniaDystonia, Focal
Focused Ultrasound Unilateral Pallidotomy for Medication-Refractory Limb Dystonia

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-11-04

资源简介

单侧聚焦超声苍白球毁损术治疗药物难治性肢体肌张力障碍

该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕 FUTURE 研究,即一项前瞻性、随机、双盲、假手术对照、多中心全国性临床试验,评估单侧 MR 引导聚焦超声(MRgFUS)苍白球毁损术治疗药物难治性肢体肌张力障碍的有效性与安全性。覆盖特发性、局灶性及药物难治性肌张力障碍等类型。可用于分析手术干预对标准药物治疗反应不足患者的疗效与安全性,并支持相关预测建模(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:肢体肌张力障碍、特发性肌张力障碍、药物难治性肌张力障碍、肌张力障碍、局灶性。FUTURE 研究是一项前瞻性、随机、双盲、假手术对照、多中心全国性临床试验,旨在评估单侧 MR 引导聚焦超声(MRgFUS)苍白球毁损术在标准药物治疗难治的肢体肌张力障碍患者中的有效性和安全性。肌张力障碍是一种运动障碍,其特征是持续或间歇性肌肉收缩,导致异常运动或姿势。在许多情况下,影响肢体的局灶性或节段性肌张力障碍可以通过口服药物和肉毒毒素(BoNT)注射进行管理。然而,一部分患者对这些治疗反应不足。对于这类个体,手术干预可能提供缓解,但由于对侵入性和并发

【主题与分类】

主题标签:Limb Dystonia、Idiopathic Dystonia、Medication-refractory Dystonia、Dystonia, Focal。本站分类:神经系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07168850

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数据说明

疾病状态:肢体肌张力障碍、特发性肌张力障碍、药物难治性肌张力障碍、肌张力障碍、局灶性。FUTURE研究是一项前瞻性、随机、双盲、假手术对照、多中心全国性临床试验,旨在评估单侧MR引导下聚焦超声(MRgFUS)苍白球毁损术在标准药物治疗难治的肢体肌张力障碍患者中的疗效和安全性。肌张力障碍是一种运动障碍,特征为持续性或间歇性肌肉收缩,导致异常运动或姿势。在许多病例中,影响肢体的局灶性或节段性肌张力障碍可通过口服药物和肉毒毒素(BoNT)注射进行管理。然而,一部分患者对这些治疗反应不充分。对于此类个体,手术干预可能提供缓解,但由于对侵入性和并发症的担忧,其应用仍然不足。非侵入性神经外科技术的最新进展引入了MRgFUS苍白球毁损术,该手术在实时MRI引导下使用聚焦超声束精确消融小脑靶点——在此病例中为苍白球内侧部(GPi)。

FUTURE研究专门探索该技术作为深部脑刺激的一种侵入性较小的替代方案,尤其适用于不适合或不愿接受传统手术的局灶性或节段性肢体肌张力障碍患者。该试验将纳入34例经药物治疗和BoNT治疗证实抵抗的特发性或遗传性肢体肌张力障碍成年患者。这些患者将按1:1比例随机分配至以下两组:* 积极治疗组,接受经MRgFUS单侧GPi毁损术,* 或假对照手术组,接受相同的手术设置但不进行 therapeutic sonications。随机化后三个月,假手术组的所有患者将交叉接受积极的MRgFUS治疗,从而允许进行受试者内比较,同时确保合乎伦理地获得治疗干预。每例患者在积极治疗后的随访期将持续六个月。

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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