运动皮层刺激治疗慢性面部、上肢及咽喉疼痛数据集

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦运动皮层刺激(MCS)治疗慢性面部、上肢及咽喉疼痛的开放标签单臂研究

Johns Hopkins UniversityJohns Hopkins University
clinicaltrials
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其他分类Trigeminal Neuralgia (Burchiel Type I)Trigeminal Neuralgia (Burchiel Type II)Trigeminal Neuropathic PainTrigeminal Deafferentation PainGlossopharyngeal NeuralgiaCentral Pain Syndromes
Motor Cortex Stimulation for the Treatment of Chronic Facial, Upper Extremity, and Throat Pain.

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

运动皮层刺激治疗慢性面部、上肢及咽喉疼痛数据集

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦运动皮层刺激(MCS)治疗慢性面部、上肢及咽喉疼痛的开放标签单臂研究。覆盖三叉神经痛(Burchiel I/II 型)、三叉神经病理性疼痛、三叉神经去传入疼痛、复杂性区域疼痛综合征(I/II 型,累及上肢)、舌咽神经痛、颈椎去传入所致上肢疼痛及中枢性疼痛综合征。数据可用于评估 MCS 在慢性疼痛患者中的可行性,并支持以基线作为对照的疗效分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:三叉神经痛(Burchiel I 型)、三叉神经痛(Burchiel II 型)、三叉神经病理性疼痛、三叉神经去传入疼痛、复杂性区域疼痛综合征(I 型和 II 型,累及上肢)、舌咽神经痛、颈椎去传入所致上肢疼痛、中枢性疼痛综合征。本研究是一项开放标签研究,旨在确定运动皮层刺激(MCS)治疗面部或上肢慢性疼痛患者的可行性。MCS 将通过电极和脉冲发生器实施,这些设备已获 FDA 批准用于脊髓刺激,但未获批准用于 MCS。该研究采用单臂设计,以基线时的受试者作为对 MCS 反应的对照。

【主题与分类】

主题标签:Trigeminal Neuralgia (Burchiel Type I)、Trigeminal Neuralgia (Burchiel Type II)、Trigeminal Neuropathic Pain、Trigeminal Deafferentation Pain、Glossopharyngeal Neuralgia、Central Pain Syndromes。本站分类:神经系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02321566

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02321566

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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:三叉神经痛(Burchiel I型)、三叉神经痛(Burchiel II型)、三叉神经病理性疼痛、三叉神经去传入性疼痛、复杂性区域疼痛综合征(I型和II型,累及上肢)、舌咽神经痛、颈椎去传入导致的上肢疼痛、中枢性疼痛综合征。本研究是一项开放标签研究,旨在确定运动皮层刺激(MCS)治疗面部或上肢慢性疼痛患者的可行性。MCS将通过电极和脉冲发生器实施,这些设备已获FDA批准用于脊髓刺激,但未获批准用于MCS。该研究采用单臂设计,以基线时的受试者作为MCS反应的对照。

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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